Economic Advantages of Telehealth and Virtual Health Practitioners: Return on Investment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telehealth is a disruptive modality that challenges the traditional model of having a clinician or patient physically present for an appointment. The benefit is that it offers the opportunity to redesign the way services are offered. For instance, a virtual health practitioner can provide videoconference consultations while being located anywhere in the world that has internet. A virtual health practitioner also obviates the issues of attracting a specialist medical workforce to rural areas, and allows the rural health service to control the specialist services that they offer. OBJECTIVE: The aim of this research was to evaluate the economic effects of 3 different models of care on rural and metropolitan hospital sites. The models of care examined were patient travel, telehealth using videoconferencing, and employment of a virtual health practitioner by a rural site. METHODS: Using retrospective activity data for 3 years, a return on investment (ROI) analysis was undertaken from the perspective of a rural site and metropolitan partner site using a telehealth orthopedic fracture clinic as an example. Further analysis was conducted to calculate the number of patients that would be required to attend the clinic in each model of care for the sites to break even. RESULTS: The only service model that resulted in a positive ROI for the rural site over the 3-year period was the virtual health practitioner model. The breakeven analysis demonstrated that the rural site required the lowest number of patients to recoup costs in the virtual health practitioner model of care. The rural site was unable to recoup its costs within the travel model due to the lack of opportunity for reimbursement for services and the requirement to cover the cost of travel for patients. CONCLUSIONS: Our model demonstrated that rural health care providers can increase their ROI by employing a virtual health practitioner.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».