Saving costs and improving clinical outcomes: A two-year cost-utility analysis of emergency department care models for managing persons presenting with musculoskeletal pain using hybrid modelling
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As access to primary healthcare remains challenging, numerous persons presenting musculoskeletal pain will visit the emergency department (ED) to receive care. Several approaches have been tried to optimize their management, such as the implementation of ED physiotherapy care models. However, no study has evaluated the efficiency of ED care models used to manage musculoskeletal pain beyond three months. This study evaluated the two-year efficiency of two ED care models (i.e., management by an emergency physician, management by a physiotherapist and an emergency physician) by conducting a cost-utility analysis using a hybrid mathematical model (decision tree + Markov model) from two different perspectives: Public Payer and Society. Data for this study came from a randomized clinical trial (n=78, # NCT04009369 ) and from the scientific and grey literature. A probabilistic approach was used to ensure the results’ robustness (Monte Carlo simulation, n=10,000 iterations). All costs were reported in CAD 2024 values. After two years, mean total cost per person for the physiotherapist and emergency physician management was lower than that of usual management by an emergency physician under both perspectives (Public Payer: $6,150 vs $6,840; Society: $30,978 vs $47,222). Mean quality of life gain was also higher in persons managed by a physiotherapist and an emergency physician (1.57 vs 1.47 quality-adjusted life years, QALYs). Management by a physiotherapist and an emergency physician was dominant under both perspectives. Integrating physiotherapists in EDs could result in long-term savings for the Public Payer and Society, while also helping to improve patients’ clinical outcomes.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».