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Enregistrement W2544644677 · doi:10.2196/medinform.5012

Evaluating the Economic Impact of Smart Care Platforms: Qualitative and Quantitative Results of a Case Study

2016· article· en· W2544644677 sur OpenAlexvenueno aff
Frederic Vannieuwenborg, Thomas Van Der Auwermeulen, Jan Van Ooteghem, Sofie Verbrugge, Didier Colle

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiteit GentiMindsAgentschap voor Innovatie door Wetenschap en Technologie
Mots-clésBusinessInteroperabilityIntegrated careService providerSoftware deploymentProvisioningInformation and Communications TechnologyFocus groupQuality (philosophy)Process managementService (business)MarketingKnowledge managementHealth careComputer scienceTelecommunicationsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In response to the increasing pressure of the societal challenge because of a graying society, a gulf of new Information and Communication Technology (ICT) supported care services (eCare) can now be noticed. Their common goal is to increase the quality of care while decreasing its costs. Smart Care Platforms (SCPs), installed in the homes of care-dependent people, foster the interoperability of these services and offer a set of eCare services that are complementary on one platform. These eCare services could not only result in more quality care for care receivers, but they also offer opportunities to care providers to optimize their processes. OBJECTIVE: The objective of the study was to identify and describe the expected added values and impacts of integrating SCPs in current home care delivery processes for all actors. In addition, the potential economic impact of SCP deployment is quantified from the perspective of home care organizations. METHODS: Semistructured and informal interviews and focus groups and cocreation workshops with service providers, managers of home care organizations, and formal and informal care providers led to the identification of added values of SCP integration. In a second step, process breakdown analyses of home care provisioning allowed defining the operational impact for home care organization. Impacts on 2 different process steps of providing home care were quantified. After modeling the investment, an economic evaluation compared the business as usual (BAU) scenario versus the integrated SCP scenario. RESULTS: The added value of SCP integration for all actors involved in home care was identified. Most impacts were qualitative such as increase in peace of mind, better quality of care, strengthened involvement in care provisioning, and more transparent care communication. For home care organizations, integrating SCPs could lead to a decrease of 38% of the current annual expenses for two administrative process steps namely, care rescheduling and the billing for care provisioning. CONCLUSIONS: Although integrating SCP in home care processes could affect both the quality of life of the care receiver and informal care giver, only scarce and weak evidence was found that supports this assumption. In contrast, there exists evidence that indicates the lack of the impact on quality of life of the care receiver while it increases the cost of care provisioning. However, our cost-benefit quantification model shows that integrating SCPs in home care provisioning could lead to a considerable decrease of costs for care administrative tasks. Because of this cost decreasing impact, we believe that the integration of SCPs will be driven by home care organizations instead of the care receivers themselves.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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