Case 6 : No Fixed Address: A Cost-Effectiveness Analysis of a Program to Prevent Psychiatric Discharge to Homelessness
Notice bibliographique
Résumé
Najwa D'Souza, the CEO of Hampden Health Care, is looking for an intervention that will reduce the rate of discharge to homelessness from the psychiatric units at her hospitals. She is presented with the No Fixed Address (NFA) program as a possible solution. This intervention is a multipronged, hospital-based intervention that provides support to psychiatric clients who are either experiencing homelessness or are at risk of homelessness. To implement the program at Hampden Health Care, hospital staff would refer clients they suspect are at risk of being discharged to homelessness to the NFA program. From there, clients would have the option of receiving streamlined Ontario Works support or seeing a housing advocate who is employed by the local shelter system, Hampden Community House. Excited about the possibilities this intervention holds, Najwa must conduct an economic evaluation to assess the NFA program’s value for money, and support decision making for Hampden Health Care and other relevant stakeholders. Students take the perspective of someone on Najwa’s health economics team. They are given a list of parameters including the types, quantities, and costs per unit of the resources needed for the two interventions being compared (usual care versus NFA program). Students must incorporate the parameters into a model-based economic evaluation comparing the costs and consequences of the alternative interventions. Students are then tasked with working through the rest of the steps to complete a cost-effectiveness analysis.
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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 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».