Virtual/Mobile Overdose Response in Canada: A Social Return on Investment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The overdose epidemic continues to be one of the leading causes of death in North America and continues to contribute to high healthcare costs. Although harm reduction initiatives have significantly reduced the aforementioned costs, there is a dearth of evidence regarding overdose response hotlines and applications. We aim to evaluate the social return on investment from a payer perspective of one such overdose response hotline, Canada's National Overdose Response Service, and its implications for service users, service operators, the Canadian healthcare system, and program funders. METHODS: Outcome variables determined from theory of change models were developed in consultation with the aforementioned vested interest groups. Proxy values were attributed to each variable identified through values present within existing literature and databases. These values were then compared with operational costs accounting for deadweight, attribution, and displacement to determine a final social return on investment ratio. A discount rate was then applied based on the influence of risk on the outcome achieved. RESULTS: The ratio illustrating the value created for all stakeholders, resulting from the $1 592 000 investment made over 2 years, is $15.84 per single dollar invested. The value generated stems primarily from overdose prevention, mental health support, staff employment, reductions in emergency service utilization, service referrals, and volunteer well-being, which outweigh costs including operational funding, work-related stressors, compassion fatigue, and false calls. CONCLUSIONS: The results of our study demonstrate that the National Overdose Response Service provides a social value that far outweighs the costs attributed to the program's operation.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».