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Enregistrement W4281690125 · doi:10.1089/tmj.2022.0016

A Telehealth and Telepsychiatry Economic Cost Analysis Framework: Scoping Review

2022· article· en· W4281690125 sur OpenAlexaff
Donald M. Hilty, Eva Serhal, Allison Crawford

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthTelepsychiatryEconomic evaluationCost-effectiveness analysisCost effectivenessCost–benefit analysisTelemedicineQuality-adjusted life yearQuality of life (healthcare)Health careQuality (philosophy)MedicineRisk analysis (engineering)NursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Despite a good evidence base for telepsychiatry (TP), economic cost analyses are infrequent and vary in quality. Methods: A scoping review was conducted based on the research question, “From the perspective of an economic cost analysis for telehealth and telepsychiatry, what are the most meaningful ways to ensure a study/intervention improved clinical care, provided value to participants, had population level impact, and is sustainable?” The search in seven databases focused on keywords in four concept areas: (1) economic cost analysis, (2) evaluation, (3) telehealth and telepsychiatry, and (4) quantifiable health status outcomes. The authors reviewed the full-text articles based on the inclusion (Medical Subject Headings [MeSH] of the keywords) and exclusion criteria. Results: Of a total of 2,585 potential references, a total of 99 articles met the inclusion criteria. The evaluation of telehealth and TP has focused on access, quality, patient outcomes, feasibility, effectiveness, outcomes, and cost. Cost-effectiveness, cost–benefit, and other analytic models are more common with telehealth than TP studies, and these studies show favorable clinical, quality of life, and economic impact. A standard framework for economic cost analysis should include: an economist for planning, implementation, and evaluation; a tool kit or guideline; comprehensive analysis (e.g., cost-effectiveness or cost–benefit) with an incremental cost-effectiveness ratio; measures for health, quality of life, and utility outcomes for populations; methods to convert outcomes into economic benefits (e.g., monetary, quality of adjusted life year); broad perspective (e.g., societal perspective); sensitivity analysis for uncertainty in modeling; and adjustments for differential timing (e.g., discounting and future costs). Conclusions: Technology assessment and economic cost analysis—such as effectiveness and implementation science approaches—contribute to clinical, training, research, and other organizational missions. More research is needed with a framework that enables comparisons across studies and meta-analyses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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