The economic value of empowering older patients transitioning from hospital to home: evidence from the ‘Your Care Needs You’ intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital-to-home transitions are a critical component of effective healthcare delivery, especially for patients aged 75 and older. This study evaluates the cost-effectiveness of the 'Your Care Needs You' (YCNY) intervention, a patient-centred approach designed to empower older adults during discharge, compared to standard care. METHODS: The analysis adopts the perspective of the National Health Service (NHS) and Personal Social Services. Data were drawn from a cluster randomised controlled trial (cRCT) conducted within the UK NHS over a 90-day postdischarge follow-up period. Adjusted differences in costs and quality-adjusted life years (QALYs) were estimated using multilevel mixed-effects generalised linear models (MME-GLMs) to account for the hierarchical structure of the trial design. Alternatively, seemingly unrelated regression (SUR) models were employed to address potential correlations between costs and QALYs. Scenario analyses and probabilistic sensitivity analyses were conducted to assess the robustness of the results. RESULTS: The YCNY intervention reduced costs by £269 and achieved a QALY gain of 0.0057, resulting in a net health benefit (NHB) of 0.0246 QALYs at a £15,000/QALY threshold. It demonstrated an 89% probability of cost-effectiveness compared to standard care within the trial's time horizon. Findings remained robust across alternative scenarios and sensitivity analyses. CONCLUSION: The results suggest that YCNY is a potentially cost-effective strategy for improving hospital-to-home transitions for older adults. The study supports integrating patient-involved interventions like YCNY into routine NHS practice, with the potential to improve both efficiency and quality of healthcare delivery.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».