MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117303686 · doi:10.1177/08968608251403873

Starting Dialysis on Time, At Home on the Right Therapy (START): Cost analysis of an initiative to increase the use of peritoneal dialysis

2025· article· en· W7117303686 sur OpenAlexafffundabout
Marni J. Armstrong, Braden Manns, Flora Au, Matthew J. Oliver, Robert P. Pauly, Scott Klarenbach, Robert R. Quinn

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésPeritoneal dialysisAuditCost analysisDialysisCost–benefit analysisHealth careCost–utility analysisCohortCost effectiveness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Home-based peritoneal dialysis (PD) is less resource-intensive than in-center hemodialysis. When provided with a choice, many patients prefer home-based therapies. The Starting Dialysis on Time, At Home on the Right Therapy (START) project was a quality improvement initiative aiming to increase PD use in Alberta, Canada. The START project provided site-specific audit and feedback reports on the processes of care for PD and increased the use of PD. In this current study, we conducted a retrospective cost analysis of the START project. We used the perspective of a publicly funded healthcare system to compare the costs before and after the START intervention. We used a decision analytic model stratifying the patient cohort by age (under and over 65 years) and estimated the impact of the START intervention on the overall cost of care at 1, 3, 5, and 10 years. Sensitivity analyses were performed. We found cost savings of $CAD 1.2 million, $CAD 1.9 million, $CAD 2.4 million, and $CAD 2.7 million for the START intervention at 1, 3, 5, and 10 years, respectively. Results were robust to a variety of sensitivity and scenario analyses. Even modest increases in PD utilization led to cost savings. We found that the implementation of a quality improvement initiative to increase PD resulted in substantial cost savings over time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePeritoneal Dialysis InternationalMême sujetDialysis and Renal Disease ManagementTravaux en français237 207