Effects of the Covid-19 Pandemic on the use of online video consultation of general practitioners in Germany – a secondary data analysis of German Health Insurance Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background:In order to manage the Covid-19 pandemic in Germany in March 2020, the government implemented non-pharmaceutical interventions including school closures, case-based measures, social distancing, and a ban of all public events. Given the circumstances, professional societies and associations in the healthcare sector recommended the use of video consultations.The objective of this analysis was to generate statistically relevant insights into the use of video consultations before and during the Covid-19 pandemic.Methods:This study is based on the analysis of a comprehensive claims data set comprising anonymized data of 5.6 million beneficiaries of a large German health insurance fund. The dataset encompassed healthcare claims from 1 January 2019 to 30 June 2020 covering 29,464,913 patient contacts. The claims were divided into video consultations and face-to-face consultations. This paper presents descriptive statistics and analyses associations between variables. Results:In 8,077 out of all contacts, a video consultation had taken place. This translates into 2.75 of 10,000 contacts. There was no significant difference in the utilization of video consultations by gender. However, the age differed significantly (Chi-square=2219,11 > Critical Value= 19,68) between the contacts with or without use of video consultation. There is an increase from 0.0000525% to 0.0002529% in the first Quarter and 0.0000461% to 0.0014307% in the second Quarter which is not significant. Conclusions:Apparent higher usage of telemedicine in the age group 50 to 64 years and the very low usage in the following groups of 65-74 year old patients shows that the use of video consultation is age sensitive and should be subject to goal oriented implementation of telemedical offers. Although there are many claims, that the video consultation has risen dramatically through the Covid-19 pandemic. There is no such evidence in this large dataset, because the increase is on a small level relatively to the patient contacts and not significant. Qualitative research to determine the factors for patients and general practitioners that lead to or hinder the use of video consultation should help in addressing the slow digitalization in the outpatient sector in Germany.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».