Cost-effectiveness of diabetic retinopathy screening programs using telemedicine: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic retinopathy (DR) is a significant global public health and economic burden. DR accounts for approximately 15-17% of all cases of total blindness in the USA and Europe. Telemedicine is a new intervention for DR screening, however, there is not enough evidence to support its cost-effectiveness. The aim of this study is to review the most recent published literature on economic evaluations of telemedicine in DR screening and summarize the evidence on the cost-effectiveness of this technology. METHODS: A systematic search of PubMed, Embase and Google Scholar for relevant articles published between January 2010 and January 2020. Studies were included if they met the following criteria: (1) recruited subjects with either type 1, type 2 diabetes (2) evaluated telemedicine technology (3) patients underwent primary screening for DR (4) compared a telemedicine-based intervention with standard care (5) performed an economic evaluation or provided sufficient data for evaluating the cost-effectiveness of the technology used. RESULTS: Of 2238 articles screened, seven studies were included. Four of the studies were conducted in developed countries: The United States, Singapore and two studies in Canada. Three studies were conducted in developing countries: India, Brazil and South Africa. The patient populations in all studies were diabetic patients over the age of 18, previously not screened for DR. All seven studies used a telemedicine program which included capturing a retinal image and subsequently transmitting it to an ocular imaging center to assess the severity of DR. All studies compared telemedicine to a standard screening method for DR, including the option of no screening as standard of care. Although telemedicine requires initial and maintenance costs, it has the potential to provide significant cost savings by increasing patients' working ability, increasing independent living ability, increasing quality of life and reducing travel costs. CONCLUSIONS: Diabetic retinopathy telemedicine technology has the potential to provide significant cost savings, especially in low-income populations and rural patients with high transportation costs.
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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 | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».