Determining the cost of implementing and operating a remote patient monitoring programme for the elderly with chronic conditions: A systematic review of economic evaluations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Remote patient monitoring (RPM) in conjunction with home nursing visits is becoming increasingly popular for the follow-up of patients with chronic conditions and evidence exists that it improves patients' health outcomes. Current cost data is reported inconsistently and often gathered from studies of poor methodological quality, making it difficult for decision-makers who consider implementing this service in their organizations. This study reviewed the cost of RPM programmes targeting elderly patients with chronic conditions. Methods After evaluation against the inclusion and exclusion criteria and appraisal against two criteria which are important for economic evaluations, data from selected studies were extracted and grouped into meaningful cost categories, then adjusted to reflect November 2015 US dollars. Results In the 13 selected studies, the newly-created cost category 'Combined intervention cost' (reflecting equipment purchasing, servicing and monitoring cost) for the various RPM programmes ranged from US$275-US$7963 per patient per year. The three main findings are: (a) RPM programme costs have decreased since 2004 due to cheaper technology; (b) monitoring a single vital sign is likely to be less costly than monitoring multiple vital signs; and (c) programmes targeting hypertension or congestive heart failure are less costly than those targeting respiratory diseases or multiple conditions. Conclusions This review recommends that future studies present their cost data with more granularity, that grouping of costs should be minimized and that any assumptions, such as amortization, should be made explicit. In addition, studies should compare programmes with similar characteristics in terms of type of conditions, number of vital signs monitored, etc. for more generalizable results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».