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Enregistrement W2076990592 · doi:10.1258/135763307781458877

An economic evaluation of a telehealth network in British Columbia

2007· article· en· W2076990592 sur OpenAlexaffabout
Joseph Schaafsma, Stefan V. Pantazi, Jochen R. Moehr, C Anglin, Nicole A Grimm

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthAmortizationSession (web analytics)TelemedicineCost–benefit analysisBusinessSubnetworkTotal costEconomic evaluationHealth careOperations managementMedicineComputer scienceEngineeringFinanceEconomicsEconomic growthAdvertisingComputer networkPolitical scienceAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We carried out an economic evaluation of the northernmost five sites of the British Columbia telehealth network. The videoconferencing network links health-care facilities in 12 communities with Vancouver, for clinical consultations, administrative meetings and educational sessions. The economic evaluation was based on the netcost criterion (i.e. cost of telehealth minus travel costs avoided). Cost and utilization data were obtained from client interviews and log data compiled between September 2001 and January 2003. The results showed that the subnetwork of five sites was not only cost reducing, but also cost-effective. Travel costs for administrative meetings were reduced by $724,457/annum and were greater than the annual fixed and variable costs of all the telehealth sessions ($553,740). A sensitivity analysis was conducted on six parameters: amortization period, opportunity cost of capital, operating cost of a telehealth session (by type of session), number of telehealth sessions, travel time and the opportunity cost of travel time. The study suggests that the cost-effectiveness of telehealth to remote areas will increase over time as the cost of equipment continues to fall, as network connections become cheaper and as utilization rates rise.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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