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Enregistrement W4406424365 · doi:10.2196/64973

The Interactive Care Coordination and Navigation mHealth Intervention for People Experiencing Homelessness: Cost Analysis, Exploratory Financial Cost-Benefit Analysis, and Budget Impact Analysis

2025· article· en· W4406424365 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah P McCullough, Leticia R. Moczygemba, Anton L.V. Avanceña, James O. Baffoe

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésPreprintExploratory analysisIntervention (counseling)mHealthExploratory researchBusinessPsychologyComputer sciencePsychiatryPsychological interventionSociologyData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Interactive Care Coordination and Navigation (iCAN) mobile health intervention aims to improve care coordination and reduce hospital and emergency department visits among people experiencing homelessness. Objective: This study aimed to conduct a three-part economic evaluation of iCAN, including a (1) cost analysis, (2) exploratory financial cost-benefit analysis, and (3) budget impact analysis (BIA). Methods: We collected cost and expenditure data from a randomized controlled trial of iCAN to conduct a cost analysis and exploratory financial cost-benefit analysis. Costs were classified as startup and recurring costs for participants and the program. Startup costs included participant supplies for each participant and SMS implementation costs. Recurring costs included the cost of recurring services, SMS text messaging platform maintenance, health information access fees, and personnel salaries. Using the per participant per year (PPPY) costs of iCAN, the minimum savings reduction in the average health care costs among people experiencing homelessness that would lead to a benefit-cost ratio >1 for iCAN was calculated. This savings threshold was calculated by dividing the PPPY cost of iCAN by the average health care costs among people experiencing homelessness multiplied by 100%. The benefit-cost ratio of iCAN was calculated under different savings thresholds from 0% (no savings) to 50%. Costs were calculated PPPY under different scenarios, and the results were used as inputs in a BIA. A probabilistic sensitivity analysis was conducted to incorporate uncertainty around cost estimates. Costs are in 2022 US $. Results: The total cost of iCAN was US $2865 PPPY, which was made up of US $265 in startup (9%) and US $2600 (91%) in recurring costs PPPY. The minimum savings threshold that would cause iCAN to have a positive return on investment is 7.8%. This means that if average health care costs (US $36,917) among people experiencing homelessness were reduced by more than 7.8% through iCAN, the financial benefits would outweigh the costs of the intervention. When health care costs are reduced by 25% ($9229/$36,917; equal to 56% [$9229/$16,609] of the average cost of an inpatient visit), the benefit-cost ratio is 3.22, which means that iCAN produces US $2.22 in health care savings per US $1 spent. The BIA estimated that implementing iCAN for 10,250 people experiencing homelessness over 5 years would have a financial cost of US $28.7 million, which could be reduced to US $2.2 million if at least 8% ($2880/$36,917) of average health care costs among people experiencing homelessness are reduced through the intervention. Conclusions: If average costs of emergency department and hospital visits among people experiencing homelessness were reduced by more than 7.8% ($2880/$36,917) through iCAN, the financial benefits would outweigh the costs of the intervention. As the savings threshold increases, it results in a higher benefit-cost ratio.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,010
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,464 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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