Exploring resource implications and models of care for assessment and diagnosis of fetal alcohol spectrum disorder: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Previous reviews have examined annual mean costs of care for individuals with fetal alcohol spectrum disorder (FASD), costs of the health burden, costs to the justice system, productivity losses for caregivers, and both the monetary and nonmonetary costs of reduced quality of life. However, because there have been no published reviews focused on understanding the resource implications and specific service features for the assessment and diagnostic process for FASD, the current scoping review investigated the available evidence on these topics. Eligible studies were identified through a systematic search of six databases and included if they contained information on the potential costs or models of care associated with undertaking an assessment for FASD. Data were charted, underwent content analysis, and were reported according to the PRISMA extension for scoping reviews. Eleven studies were included in the final qualitative synthesis. The primary patient costs were attributed to the lengthy time required for diagnosis (up to 47 h). The primary service costs were attributed to costs of clinicians and support personnel and the involvement of multidisciplinary teams in the assessment process. Estimates of the specific dollar values of diagnostic costs were limited and varied between studies. Several models of care were explored, primarily in Canadian clinics, which aimed to capitalize on available services to improve accessibility and patient care and reduce service costs. This study provides important preliminary insights into the resource implications and models of care involved in the diagnostic assessment of FASD. However, the low number of available studies and variability in available data highlight the need for formal costing studies and detailed information gathering on available models of care to inform future clinical practice and policy development.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».