Projected Savings to Canadian Provincial Budgets from Reduced Long-Term Care Home Utilization Due to a Disease-Modifying Alzheimer's Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A disease-modifying Alzheimer's treatment could provide budgetary savings to Canadian provinces from a reduction in long-term care home use, yet we do not know the magnitude of those potential savings. OBJECTIVE: We project savings to each Canadian province's budget from 2023 to 2043. DESIGN: Annual savings are projected using a Markov model. We account for reduction in long-term care home use and in use of Alternative Level of Care (ALC) beds, which are hospital beds occupied by care home-eligible patients on the wait list for admission. RESULTS: A treatment that delays disease progression by 40% is projected to avoid 142,507 long-term care home and ALC years, resulting in $17.2 billion cumulative savings across all Canadian provinces, a 21% relative reduction among treatment eligible patients. Average per capita savings were $1,132, ranging from $734 (Alberta) to $2,895 (Prince Edward Island). Cumulative savings could increase to $22.7 billion with enhanced triage of patients in primary care stages and to $25.6 billion if all capacity constraints for diagnosis and treatment were removed. CONCLUSION: A disease-modifying treatment could create budgetary savings from lower long-term care home use, offsetting part of the treatment cost. With the increasing demand for long-term care home beds and the high rates of patients being held in hospitals while wait-listed, such a treatment could additionally provide relief to the overburdened long-term care system in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».