Five year cost savings of a multimodal treatment program for child sexual abuse (CSA): a social return on investment study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Specialized mental health services for the treatment of Child Sexual Abuse (CSA) are generally expensive and labour intensive. They require a trauma-informed approach that may involve multiple services and therapeutic modalities, provided over the course of several months. That said, given the broad-ranging, long term negative sequelae of CSA, an evaluation of the cost-benefit analysis of treatment is clearly justified. METHODS: We performed a Social Return on Investment (SROI) analysis of data gathered as part of the treatment program at the Be Brave Ranch in Edmonton, Canada to determine the value-for-money of the services provided. We endeavoured to take a conservative, medium-term (5 year) perspective; this is in contrast to short term (1-2 year) effects, which may rapidly dissipate, or long term (15-20 year) effects, which are likely diffuse and difficult to measure. As such, our analysis was based on an average annual intake of 100 children/adolescents (60:40 split) and their families, followed over a five-year timeframe. Financial proxies were assigned to benefits not easily monetized, and six potential domains of cost savings were identified. RESULTS: Our analyses suggest that each dollar spent in treatment results in an average cost savings of $11.60 (sensitivity analysis suggests range of 9.20-12.80). The largest value-for-money was identified as the domain of crisis prevention, via the avoidance of rare but costly events associated with the long term impacts of CSA. Somewhat surprisingly, savings related to the area of criminal justice were minimal, compared to other social domains analysed. Implications are discussed. CONCLUSIONS: Our results support the cost effectiveness of the investment associated with specialized, evidence-based early interventions for CSA. These approaches alleviate severe, negative outcomes associated with CSA, resulting in both economic savings and social benefits. These findings rest upon a number of assumptions, and generalizability of these results is therefore limited to similar programs located in comparable areas. However, the SROI ratio achieved in this analysis, in excess of $11:1, supports the idea that, while costly, these services more than pay for themselves over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».