A Systematic Review of the Key Indicators for Assessing Telehomecare Cost-Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Telehomecare is considered one of the most successful applications of telehealth. However, despite increasing evidence of telehomecare benefits, the diffusion of these services is still limited. Decision-makers need strong evidence in order to expand the development of telehomecare to various populations, regions, and health conditions. The objective of this review is to provide a basis for decision-making by identifying common indicators from the literature on telehomecare. A comprehensive review of the literature on the cost-effectiveness of telehomecare was conducted in specialized bibliographic databases. A total of 23 studies met the inclusion criteria. First, selected studies were analyzed to identify and classify the indicators that better addressed the cost-effectiveness impacts of telehomecare projects. Then, a synthesis of the evidence was done by exploring the relative cost-effectiveness of telehomecare applications. The analyses show that there is fair evidence of cost-effectiveness for many telehomecare applications. However, the heterogeneity among cost-effectiveness indicators in the applications reviewed and the methodological limitations of the studies impede the possibility of generalizing the findings. This suggests the need for a set of common indicators that could be applied for assessing the costeffectiveness of telehomecare projects. This review provides knowledge on the indicators available for assessing cost-effectiveness in telehomecare projects. It appears that the specific context in which the projects take place, meaning different patients, environments, technologies, and healthcare systems, should be taken into account when selecting indicators for assessing telehomecare cost-effectiveness.
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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 | 0,036 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».