Healthcare utilization and telemedicine: An evaluation using linked administrative data from Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This research examines utilization patterns for patients using telemedicine compared to those receiving treatment conventionally. Administrative data from 2007–2016 is linked to records from the Manitoba Telehealth programme to conduct a population-level study. Methods Using a high dimensional propensity-weighted regression model, the study compares four utilization measures between telemedicine users and non-users. These include: ambulatory visits (number of visits to any physician), visits to primary care physicians, visits to specialists and the number of hospitalizations. Results Compared to non-users, telemedicine patients showed a higher number of in-person visits. Specifically, using incidence-rate ratios, telemedicine users had 1.32 more ambulatory visits ( p < 0.001; 95% confidence interval, 1.23–1.41), 1.26 more visits to primary care practitioners ( p<0.001; 95% confidence interval, 1.17–1.35), 1.38 more visits to specialists ( p < 0.001; 95% confidence interval, 1.19–1.61) and 1.14 more hospitalizations ( p>0.1; 95% confidence interval, 0.91–1.43). These results were robust to restricted analyses for distance, regions, and chronic conditions. Those patients with frequent virtual encounters with a specialist showed a decrease of the frequency of in-person visits of the same type of care (incidence-rate ratio=0.48, p < 0.001; 95% confidence interval, 0.44–0.54). Discussion Patterns in utilization vary between telemedicine users and non-users, with users showing a higher number of in-person visits than non-users, and only frequent users of telemedicine showing reduced in-person visits. Future investigation linking utilization patterns with patient care outcomes and costs will inform healthcare policy and clinical treatment plans.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».