Implementation of an audit and feedback module targeting low-value clinical practices in a provincial trauma quality assurance program: a cost-effectiveness study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Audit and Feedback (A&F) interventions based on quality indicators have been shown to lead to significant improvements in compliance with evidence-based care including de-adoption of low-value practices (LVPs). Our primary aim was to evaluate the cost-effectiveness of adding a hypothetical A&F module targeting LVPs for trauma admissions to an existing quality assurance intervention targeting high-value care and risk-adjusted outcomes. A secondary aim was to assess how certain A&F characteristics might influence its cost-effectiveness. METHODS: We conducted a cost-effectiveness analysis using a probabilistic static decision analytic model in the Québec trauma care continuum. We considered the Québec Ministry of Health perspective. Our economic evaluation compared a hypothetical scenario in which the A&F module targeting LVPs is implemented in a Canadian provincial trauma quality assurance program to a status quo scenario in which the A&F module is not implemented. In scenarios analyses we assessed the impact of A&F characteristics on its cost-effectiveness. Results are presented in terms of incremental costs per LVP avoided. RESULTS: Results suggest that the implementation of A&F module (Cost = $1,480,850; Number of LVPs = 6,005) is associated with higher costs and higher effectiveness compared to status quo (Cost = $1,124,661; Number of LVPs = 8,228). The A&F module would cost $160 per LVP avoided compared to status quo. The A&F module becomes more cost-effective with the addition of facilitation visits; more frequent evaluation; and when only high-volume trauma centers are considered. CONCLUSION: A&F module targeting LVPs is associated with higher costs and higher effectiveness than status quo and has the potential to be cost-effective if the decision-makers' willingness-to-pay is at least $160 per LVP avoided. This likely represents an underestimate of true ICER due to underestimated costs or missed opportunity costs. Results suggest that virtual facilitation visits, frequent evaluation, and implementing the module in high-volume centers can improve cost-effectiveness.
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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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».