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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».