Replacing Ambulatory Surgical Follow-Up Visits With Mobile App Home Monitoring: Modeling Cost-Effective Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women's College Hospital (WCH) offers specialized surgical procedures, including ambulatory breast reconstruction in post-mastectomy breast cancer patients. Most patients receiving ambulatory surgery have low rates of postoperative events necessitating clinic visits. Increasingly, mobile monitoring and follow-up care is used to overcome the distance patients must travel to receive specialized care at a reduced cost to society. WCH has completed a feasibility study using a mobile app (QoC Health Inc, Toronto) that suggests high patient satisfaction and adequate detection of postoperative complications. OBJECTIVE: The proposed cost-effectiveness study models the replacement of conventional, in-person postoperative follow-up care with mobile app follow-up care following ambulatory breast reconstruction in post-mastectomy breast cancer patients. METHODS: This is a societal perspective cost-effectiveness analysis, wherein all costs are assessed irrespective of the payer. The patient/caregiver, health care system, and externally borne costs are calculated within the first postoperative month based on cost information provided by WCH and QoC Health Inc. The effectiveness of telemedicine and conventional follow-up care is measured as successful surgical outcomes at 30-days postoperative, and is modeled based on previous clinical trials containing similar patient populations and surgical risks. RESULTS: This costing assumes that 1000 patients are enrolled in bring-your-own-device (BYOD) mobile app follow-up per year and that 1.64 in-person follow-ups are attended in the conventional arm within the first month postoperatively. The total cost difference between mobile app and in-person follow-up care is $245 CAD ($223 USD based on the current exchange rate), with in-person follow-up being more expensive ($381 CAD) than mobile app follow-up care ($136 CAD). This takes into account the total of health care system, patient, and external borne costs. If we examine health care system costs alone, in-person follow-up is $38 CAD ($35 USD) more expensive than mobile app follow-up care over the first postoperative month. The baseline difference in effect is modeled to be zero based on clinical trials examining the effectiveness of telephone follow-up care in similar patient populations. An incremental cost-effectiveness ratio (ICER) is not reportable in this scenario. An incremental net benefit (INB) is reportable, and reflects merely the cost difference between the two interventions for any willingness-to-pay value (INB=$245 CAD). The cost-effectiveness of mobile app follow-up even holds in scenarios where all mobile patients attend one in-person follow-up. CONCLUSIONS: Mobile app follow-up care is suitably targeted to low-risk postoperative ambulatory patients. It can be cost-effective from a societal and health care system perspective.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».