Social Return on Investment Analysis: A Mixed Methods Approach to Assessing the Value of Adult Hospice Services
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Hospice services offer invaluable support to individuals facing life-limiting illnesses; however, quantifying their positive impact presents a challenge. As the demand for palliative care rises because of complex illnesses and an aging population, hospices face the need to prove their value. With funding primarily reliant on charitable donations and limited statutory support, they must demonstrate their effectiveness to secure additional resources in a competitive landscape. METHODS: This study used the Social Return on Investment framework to evaluate the social value generated by four hospice sites offering inpatient and day therapy services across North Wales. Through a mixed-methods approach, quantitative and qualitative data were collected to explore stakeholder experiences, values, and outcomes, facilitating a thorough examination of the broader social impact of hospice care. RESULTS: The average input and output values for the inpatient unit were £602 100 and £1 667 861, respectively, thus returning a base case ratio of £2.77:£1. The day therapy unit had average input and output costs of £155 928 and £1 847 347, respectively, hence a base-case ratio of £11.85:£1. Sensitivity analysis yielded estimates of between £2.20:£1 and £6.83:£1 for the inpatient unit and between £2:44:£1 and £19:51:£1 for the day therapy unit. CONCLUSIONS: As healthcare providers globally confront challenges with resource constraints, adopting value-driven methodologies becomes crucial. Embracing such methodologies fosters a more comprehensive understanding of value, transcending traditional metrics to encompass social, environmental, and long-term sustainability considerations.
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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 | 0,100 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».