Telehealth Adoption and Discontinuation by US Hospitals: Results From 2 Quasi-Natural Experiments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior US hospital telehealth (video visit) studies have focused on describing factors that influence telehealth adoption or performance effects for specific patient segments, hospital systems, or geographic regions. To our knowledge, a larger-scale, national-level (US) study has yet to be conducted on the causal impacts of hospital telehealth adoption as well as discontinuation. OBJECTIVE: The aim of this study is to understand the causal impact of US hospital telehealth adoption or discontinuation on hospital performance from 2016 to 2018. METHODS: We analyzed impacts of telehealth adoption or discontinuation by US hospitals on emergency department visits, total ambulatory visits (minus emergency department visits), outpatient services revenue, total facility expenses, and total hospital revenue for the 2016-2018 period. We specifically focused on performance effects for hospitals that switched from not having telehealth to adopting telehealth, or vice versa, during the 2016-2018 period, thus exploiting 2 quasi-natural experiments. We applied a difference-in-differences research design to each of the 2 main analyses. We compared hospitals that have made a telehealth change to groups of hospitals with similar characteristics that did not make a telehealth change, which established a counterfactual. To appropriately match hospitals between treatment and control groups, we applied propensity score matching. Our primary data were from the American Hospital Association Annual Survey and the Healthcare Cost Report Information System data. Several control variables were obtained from additional sources, including the Area Health Resource File and the Federal Communications Commission. RESULTS: We found that telehealth adoption by US hospitals during the 2016-2018 period resulted in, on average, an increased number of total ambulatory visits (P=.008), increased total facility expenses (P<.001), and increased hospital revenue (P=.004) compared with the control group. We found that telehealth discontinuation during the same period resulted in, on average, decreased outpatient services revenue (P=.02) compared with the control group. CONCLUSIONS: Our findings suggest that telehealth adoption increases use but has mixed impacts on performance, given that cost and revenue increase. However, once telehealth is offered, removing it can have a negative impact on performance, implying that returning to prior performance levels, if telehealth is removed, may be challenging.
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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 | 0,112 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».