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Enregistrement W7134036920 · doi:10.58837/chula.the.2019.1611

Development of reimbursement model forhome-based chemotherapy in Thailand

2019· dissertation· W7134036920 sur OpenAlexaboutno aff
Nattanichcha Kulthanachairojana

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementContext (archaeology)Health careAmbulatoryService (business)Health economicsStakeholder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of the study were (1) to review on HC reimbursement model in other countries (2) to conduct economic evaluation comparing HC with inpatient chemotherapy and hospital-based chemotherapy treatment (IP) from a societal perspective (3) to develop national models and financing and reimbursing of HC services in Thailand. Literature review and semi-structured interviews as the mixed methods had been applied for data collection. The characteristic of HC and reimbursement policies for public payer and service delivery were obtained from eight countries: Australia, Canada (Ontario), England, France, Japan, Korea, Singapore and the United States (US) (Medicare Part B). A cost-utility analysis was conducted for stage III colon cancer patients after resection with a 6-month time horizon. Parameter inputs for the analysis had gathered data from Ramathibodi hospital and literature review. The measuring of health outcomes was in the form of Quality-adjusted life years (QALYs). Result of international review, Thai context literature review and economic evaluation were used to develop the HC reimbursement model in Thailand. A stakeholder meeting was proceeded to summarize opinions to the models. The budget impact analysis was done after the reimbursement model was developed. Comparators of the analysis were hospital-based chemotherapy with the current reimbursement model and HC with proposed reimbursement models. The result found that the HC characteristics are various among countries. There are three types of HC: Ambulatory infusion pump (AIP), Hospital in the home program (HITH) and Home health provider (HHP) where the different service structures are provided under healthcare system organization and governance. Funding mechanisms reflect country-specific context and local variations in care provision, where this depends on the reimbursement mechanism and compliance on the healthcare system of each country. The result of the economic analysis showed that HC was a dominant option that provided 52,968 baht of cost-saving per patient for the episode of treatment. QALYs of HC and IP were 0.3598 and 0.3362, respectively. We recommend the reimbursement models that comply with the Thai context. The models supported hospital management, central venous (CV) port, AIP and mini spill kit that were the important compositions of HC service. The stakeholder meeting was conducted with 31 participants from payers, hospitals and cancer organizations in Thailand. The stakeholders considered AIP HC that would be suitable for the organization, governance, and management of the hospital and payers would support HC management and equipment for more accessibility of the service. The budget impact analysis found total cost saving comparing HC and IP treatment from a societal perspective was 27.84 million baht for 100% patient accessibility rate. The study concluded that HC is a cost-saving strategy comparing with IP. In Thailand, moving chemotherapy into HC could help with cost-saving and increasing patient health outcomes. For HC development, healthcare providers, patients, and relatives must be trained to handle the process of treatment at home. The HC AIP service is optional for a cancer patient in Thailand. The implementation of the service would be supported by the new reimbursement model that appropriate with the Thai healthcare system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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