Benefits and Costs of Digital Consulting in Clinics Serving Young People With Long-Term Conditions: Mixed-Methods Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the introduction of digital health technologies in National Health Service (NHS), health professionals are starting to use email, text, and other digital methods to consult with their patients in a timely manner. There is lack of evidence regarding the economic impact of digital consulting in the United Kingdom (UK) NHS. OBJECTIVE: This study aimed to estimate the direct costs associated with digital consulting as an adjunct to routine care at 18 clinics serving young people aged 16-24 years with long-term conditions. METHODS: This study uses both quantitative and qualitative approaches. Semistructured interviews were conducted with 173 clinical team members on the impacts of digital consulting. A structured questionnaire was developed and used for 115 health professionals across 12 health conditions at 18 sites in the United Kingdom to collect data on time and other resources used for digital consulting. A follow-up semistructured interview was conducted with a single senior clinician at each site to clarify the mechanisms through which digital consulting use might lead to outcomes relevant to economic evaluation. We used the two-part model to see the association between the time spent on digital consulting and the job role of staff, type of clinic, and the average length of the working hours using digital consulting. RESULTS: When estimated using the two-part model, consultants spent less time on digital consulting compared with nurses (95.48 minutes; P<.001), physiotherapists (55.3 minutes; P<.001), and psychologists (31.67 minutes; P<.001). Part-time staff spent less time using digital consulting than full-time staff despite insignificant result (P=.15). Time spent on digital consulting differed across sites, and no clear pattern in using digital consulting was found. Health professionals qualitatively identified the following 4 potential economic impacts for the NHS: decreasing adverse events, improving patient well-being, decreasing wait lists, and staff workload. We did not find evidence to suggest that the clinical condition was associated with digital consulting use. CONCLUSIONS: Nurses and physiotherapists were the greatest users of digital consulting. Teams appear to use an efficient triage system with the most expensive members digitally consulting less than lower-paid team members. Staff report showed concerns regarding time spent digitally consulting, which implies that direct costs increase. There remain considerable gaps in evidence related to cost-effectiveness of digital consulting, but this study has highlighted important cost-related outcomes for assessment in future cost-effectiveness trials of digital consulting.
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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 | 0,047 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».