HOME TELEMONITORING FOR CHRONIC DISEASE MANAGEMENT: AN ECONOMIC ASSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There have been very few assessments of the economics of home telemonitoring, and the quality of evidence has often been weakened by methodological flaws. This has made it difficult to compare telehomecare with traditional home care for the chronic diseases studied. This economic analysis is an attempt to address this gap in the literature. METHODS: We have analyzed the consumption of healthcare services by 95 patients with various chronic diseases over a 21-month period, that is, 12 months before, 4 months during home telemonitoring use, and over 5 months after withdraw of the technology. RESULTS: Our findings indicate significant benefits to the home telemonitoring program as evidenced by large reductions in number of hospitalizations, length of average hospital stay, and, to a lesser extent, number of emergency room visits. Contrary to expectations, however, the number of home visits by nurses increased both during and after the telemonitoring intervention. In terms of the financial analysis, the telehomecare program resulted in significant savings: the equivalent of over CAD1,557 per patient as calculated on an annualized basis. This represents a net gain of 41 percent as compared to traditional home care. CONCLUSIONS: While the present economic analysis led to positive results, additional assessments should be conducted to confirm the cost-effectiveness of this mode of care delivery.
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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 | 0,022 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».