Financial Benefits of a Pediatric Intensive Care Unit-based Telemedicine Program to a Rural Adult Intensive Care Unit: Impact of Keeping Acutely Ill and Injured Children in Their Local Community
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to examine the fiscal impact of telemedicine consultations for acutely ill and injured children in a rural setting using pediatric intensive care unit (ICU) telemedicine. One hundred seventy-nine acutely ill and injured infants and children were cared for in the Mercy Redding ICU from April 2000 to April 2002. Data were gathered from these patients, including 47 patients who received 70 pediatric ICU telemedicine consultations during the same time period. Transport and hospital costs avoided were calculated for patients who received telemedicine consultations (Group 1) and for those not transferred due to the availability telemedicine consultations (Group 2), estimated to be one-half of the 179 patients (Group 2). The revenue generated in the rural ICU based on the ability to keep these patients was also determined. An estimated annual cost savings of $172,000 and $300,000 for transport and inpatient care was demonstrated for Group 1 and Group 2, respectively. Additionally, this program resulted in generating $186,000 and $279,000 of inpatient revenue annually for the two groups at the rural hospital. The cost of this program was approximately $120,000 per year. Given the substantial financial savings, support for underserved rural programs, and significant funds kept in the rural community, this may serve as a viable model for providing care to acutely ill and injured infants and children.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».