A Within-Trial Economic Evaluation of a Patient Navigator Program in Children With CKD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The NAVKIDS2 trial was a patient navigation program for children and their caregivers living with chronic kidney disease (CKD) in Australia. We conducted a within-trial economic evaluation to describe the cost-effectiveness of patient navigation compared to standard care. Methods Cost and resource utilization data were prospectively collected over 6 months, from a healthcare funder perspective. Costs are reported in Australian dollars. Quality of life data was collected from 0 to 6 months. Incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) were reported as the additional cost per quality-adjusted life years (QALYs) gained. Results Over the 6-month period, total per patient costs were higher in the patient navigation group compared to those in the standard care group ($10,249 vs $9,368 respectively, p<0.001). There was no significant difference in mean healthcare costs between the two groups ($9,848 vs $9,368 respectively, p=0.98), but the intervention group incurred an additional cost of $1,075 per person for the patient navigator. There was no significant difference in total QALYs over 6 months between patient navigation and standard care groups (0.33 vs 0.30 respectively, p=0.11). The ICER for the intervention compared to usual care was $41,960/QALY gained with a wide 95% confidence interval (-$300,123 to +$769,958) indicating substantial uncertainty. Conclusion The economic evaluation found that the cost of patient navigators is relatively low compared to total healthcare costs but there is considerable uncertainty regarding the cost-effectiveness of the intervention. Further research is needed to evaluate long-term cost-effectiveness as well as potential impacts on health outcomes and healthcare utilization.
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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 | 0,018 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».