Cost analysis of employing general practitioners within residential aged care facilities based on a prospective, stepped-wedge, cluster randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To assess the impacts of changing a model of care and employing general practitioners (GPs) within residential aged care facilities (RACFs) on costs to the aged care provider (ACP) and state and federal governments of Australia. Methods This study was a cost analysis of a prospective, stepped-wedge, cluster randomised trial. All financial data from the ACP for every RACF involved, before and after implementation of the new model were obtained. Costs of hospital transfers, admissions, ambulance usage and GP consultations were calculated. Costs of new infrastructure, recruiting and training new staff were accounted for. Costs were standardised to 2019 Australian Dollars per occupied bed day (OBD). Results Implementation of the new model of care resulted in overall cost savings of $9.7 per OBD to the ACP, with increased salary costs offset by increased federal government subsidies and Medicare claims income. Costs to the federal government increased by $19.6 per OBD, driven by increases in subsides. Costs savings of $3.0 per OBD to state governments were seen, driven by decreased costs of hospital transfers. Conclusions Implementation of a model of care including GPs employed at RACFs had a mixed impact on costs depending on perspective, with overall savings to the ACP and state government perspective.
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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 | 0,016 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».