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Enregistrement W4386263179 · doi:10.31389/jltc.173

Wound-Specific Oral Nutritional Supplementation Can Reduce the Economic Burden of Pressure Injuries for Nursing Homes: Results from an Economic Model

2023· article· en· W4386263179 sur OpenAlexaff
Jason Shafrin, Shanshan Wang, Kirk W. Kerr

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensAbbott (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStage (stratigraphy)Nursing homesNursingNursing careNursing staffEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To measure the cost savings and staff time savings of wound-specific oral nutritional supplements (WS-ONS) for patients with pressure injuries (PIs) in an average US nursing home in one year. Methods: Using evidence on how WS-ONS can impact PI healing time, we created a decision tree model to estimate changes in annual nursing home cost and staff time needed to treat PIs, between WS-ONS and standard of care. Cost savings were modeled as the reduced costs (in 2021 USD) of treating PIs due to improved healing time for a typical nursing home. Staff time was modeled using a time per task approach with tasks based on current PI treatment guidelines. The study period was one year, and the cost savings were measured from a US nursing home perspective. Results: A typical US nursing home with 85 residents would have 16 PI cases per year. Depending on the PI stage, WS-ONS reduced time to healing among patients with PI by 5.7 to 7.9 weeks compared to standard of care. WS-ONS use during PI reduced nursing home costs by $6,319 per patient for a Stage 2 PI, $7,651 per patient for a Stage 3 PI, and $16,579 per patient for a Stage 4 PI. The total cost savings from WS-ONS use at the nursing home level were $44,230 for Stage 2 PIs, $15,301 for Stage 3 PIs, and $49,737 for Stage 4 PIs. Across all stages, total annual cost savings for the typical US nursing home was $109,269. Nursing home staff time saving from WS-ONS administration was 65 hours per PI patient or 1,040 hours per nursing home per year. Implications: Nursing homes can realize reduced costs and staff time required to treat PIs from the use of WS-ONS among patients with PIs. Future research should uncover the suitable implementation strategies for nursing homes to use WS-ONS for appropriate patients with PI.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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