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Enregistrement W2041071095 · doi:10.1089/tmj.2006.12.114

Cost-Minimization Analysis of a Telehomecare Program for Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease

2006· article· en· W2041071095 sur OpenAlexafffund
Guy Paré, Claude Sicotte, Danielle St.-Jules

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineCost-minimization analysisCOPDPulmonary diseaseSignificant differencePhysical therapyDiseaseIntensive care medicineTelehealthEmergency medicineInternal medicineTelemedicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cost-minimization analysis was performed on a telehomecare program for patients with a chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The research was quasi-experimental and included a control group. We compared the effects and costs of care provided to a group of 19 patients under a telehomecare program to a comparable group of 10 patients receiving regular home care without telemonitoring. Our results clearly indicate that there were fewer home visits by nurses and hospitalizations for patients in the experimental group. However, these patients made more telephone calls than patients in the control group, although this difference was not statistically significant. Of utmost importance, the cost-minimization analysis yielded positive results. Indeed, telemonitoring over a 6-month period generated $355 in savings per patient, or a net gain of 15% compared to traditional home care. Our study confirms the findings of previous studies that analyzed the efficacy of telemonitoring for patients with COPD. Patients were found to easily accept the idea of using the technology, and the telehomecare program demonstrated significant clinical benefits. Financial advantages of the program could have been more pronounced had it not been for the cost of technology that effectively erased a good portion of the savings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations126
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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