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Enregistrement W4364376102 · doi:10.1007/s41669-023-00409-y

Economic Evaluation Comparing Virtual Reality with Child Life Programming for Non-sedated Pediatric Medical Imaging: A Cost-Consequence Analysis

2023· article· en· W4364376102 sur OpenAlexafffundabout
John Jacob, Chelsea Stunden, Dhayanand Deenadayalan, Luke Thomas

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics - Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensWestern UniversityBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésVirtual realityPsychologyComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Effective preparation of children for hospital procedures, including non-sedated medical imaging, is an important clinical issue. This study aimed to assess the costs and consequences (effects) of preparing pediatric patients using two methods of delivering preparation for a scheduled magnetic resonance image (MRI)-virtual reality (VR-MRI) and a certified Child Life Program (CLP). METHODS: A cost-consequence analysis (CCA) was performed using a societal perspective in Canada. The CCA catalogs a wide range of costs and consequences of VR-MRI compared with a CLP. The evaluation uses data from a prior randomized clinical trial evaluating VR and a CLP in a simulated trial. The economic evaluation encompassed health-related effects, including anxiety, safety and adverse events, and non-health effects, including preparation time, displaced time from usual activities, workload capacity, patient-specific adaptation, administrative burden, and user-experience metrics. The costs have been categorized into hospital operational costs, travel costs, other patient costs, and societal costs. RESULTS: VR-MRI has similar benefits to the CLP in managing anxiety, safety and adverse events, as well as converting patients to non-sedated medical imaging. Preparation time and patient-specific adaptation are in favor of the CLP, while displaced time from usual activities, potential workload capacity, and administrative burden are in favor of VR-MRI. Both programs rank favorably in terms of user experience. The hospital operational costs ranged in Canadian dollars (CAN$) from CAN$32.07 for the CLP to between CAN$107.37 and CAN$129.73 for VR-MRI. Travel costs ranged from CAN$50.58 to CAN$2365.18 depending on travel distance for the CLP, and CAN$0 for VR-MRI. Other patient costs involved caregiver time off, and ranged from CAN$190.69 to CAN$$1144.16 for the CLP and CAN$47.67 for VR-MRI. The total cost for the CLP ranged from CAN$315.16 (CAN$277.91-$426.64) to CAN$3843.41 (CAN$3196.59-$4849.91) per patient depending on travel distance and amount of administrative support required, while VR-MRI preparation ranged from CAN$178.30 (CAN$178.20-$188.76) to CAN$283.85 (CAN$283.71-$298.40) per patient. For every instance where patient travel to visit a Certified Child Life Specialist (CCLS) onsite was replaced with VR-MRI, between CAN$119.01 and CAN$3364.62 total costs could be saved per patient. CONCLUSIONS: While it is neither feasible nor appropriate to replace all preparation with VR, using VR to reach children who cannot otherwise visit the CLP onsite could increase access to quality preparation, and using VR in place of the CLP where clinically indicated could reduce the overall costs for patients, the hospital, and society. Our CCA gives decision makers a cost analysis and the relevant effects of each preparation program so they can value the VR and CLP programs more broadly within the potential health and non-health outcomes of pediatric patients scheduled for MRI at their facilities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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