Cost-Analysis Of A Geriatrician-Led Falls Prevention Clinic Among Older Adults At High Risk Of Future Falls
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A geriatrician-led Falls Prevention Clinic is a best practice and evidence-based approach for falls prevention that has demonstrated feasibility and acceptability. The economic impacts of this approach, which directly impact its sustainability within the healthcare system, remain unknown. Our primary objective was to determine the costs and potential savings associated with a multi-disciplinary geriatrician-led Falls Prevention Clinic among older adults at high risk of falls. Operating costs of the Falls Prevention Clinic were determined based on operating costs (i.e., personnel, equipment, overhead), medical services plan costs, and personnel costs. Falls Prevention Clinic usage over 12 months was detailed based on monthly frequencies of new and repeat visits. Longitudinal health resource utilization was ascertained over 12 months. Cost savings from falls averted over 12 months were estimated. Main outcome measures included: operating costs of the clinic, estimated annual health resource utilization savings, number of falls over 12 months and health care costs (i.e., health care practitioner, hospital admissions, laboratory tests/investigations). A total of 543 patients were seen over a year, with 240 new and 303 follow-up patients. The total direct health resource utilization costs were 4,892 (7,767) (2024 CAD$) per person over 12 months. The annual estimated cost-saving of the clinic from fall prevention is 956,288 (2024 CAD$). The Fall Prevention Clinic provides a multi-disciplinary approach that is best practice, evidence-based for fall prevention. This approach has demonstrated feasibility and effectiveness and saves health care dollars; thus, it is an effective and economically attractive approach to consider for implementation.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».