Changes in General Practice use and costs with COVID-19 and telehealth initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In response to the COVID-19 pandemic, general practice (GP) in Australia underwent a rapid transition, including the rollout of population-wide telehealth, with uncertain impacts on GP use and costs. Objective To describe how use and costs of GP services in Australia changed in 2020—following the pandemic and introduction of telehealth—compared to 2019, and how this varied across population subgroups. Method Data for ∼19M individuals from Census 2016 were linked to Medicare data for 2019-2020 through the Multi-Agency Data Integration Project. We used regression models to compare age-sex-adjusted GP use and out-of-pocket cost (OPC) over time, overall and by sociodemographic characteristics. Results The number of people who visited a GP in Q2-Q4 of 2020 decreased by 4% compared to Q2-Q4 of 2019. The mean number of face-to-face GP services per quarter declined, while telehealth services increased, with overall use of GP services in Q4 2020 similar to or higher than Q4 2019. The proportion of total GP services by telehealth stabilised at ∼25% in Q4 2020. However, individuals aged 3-14 or ≥70 years and those with limited English proficiency used fewer GP services in 2020 compared to 2019, with a lower proportion by telehealth. Mean OPC-per-service was lower across all subgroups in 2020 compared to 2019. Discussion Introduction of widespread telehealth largely maintained use of GP services during the pandemic and minimised OPCs, but not for all population subgroups. This may indicate technological, social or other barriers in these populations, as well as pandemic-related changes in healthcare use. HOW THIS FITS IN In response to the COVID-19 pandemic, major telehealth initiatives were implemented to ensure access to primary healthcare while minimising disease transmission. Using routinely collected, whole-of-population data from Australia, we show that the introduction of telehealth during the pandemic largely maintained use of GP services while minimising costs. However, compared to pre-pandemic levels, GP use was lower among individuals aged 3-14 or ≥70 years and those not proficient in English, although these groups also saw the greatest reduction in out-of-pocket cost per service. As telehealth initiatives are integrated into standard GP care, it is vital to ensure telehealth is designed and funded to support these groups and the ongoing financial viability of practices.
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 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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».