Cost Comparison Between Telemonitoring and Usual Care of Heart Failure: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) is associated with high direct and indirect costs to the patients and the healthcare system. This systematic review aims to analyze existing economic data to determine whether telemonitoring of patients with HF will result in decreased costs. The Scopus and PubMed databases were searched independently by two reviewers for journal articles that reported on an economic analysis (i.e., calculated monetary amounts or percentage change in costs) of a study using a HF telemonitoring system. Only articles describing telemonitoring systems with a component of home physiological measurements were included. Eleven articles met the inclusion criteria, describing 10 different HF telemonitoring systems. Nine of the 10 studies analyzed the direct costs to the healthcare system. All the studies found cost reductions from telemonitoring compared to usual care, which ranged between 1.6% and 68.3%. Cost reductions were mainly attributed to reduced hospitalization expenditures. Only one study discussed the impact of HF telemonitoring on direct patient costs. The study found a 3.5% lower travel cost for patients using telemonitoring compared to those in the usual care group. The single study that was found for indirect costs described the willingness to pay for telemedicine by patients with HF (55% of the patients with HF were willing to pay $20 to access telemedicine, and 19% were willing to pay $40). Available data from existing studies suggest that although HF telemonitoring will require an initial financial investment, it will substantially reduce costs in the long term, particularly by reducing rehospitalization and travel costs.
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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 | 0,008 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».