Is it Virtually Worth It? Cost Analysis of Telehealth Monitoring for Community-based COVID-19-positive Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: A major cost to healthcare delivery in Ontario is hospital visits. Innovations averting unnecessary hospitalizations and emergency department (ED) visits are, therefore, of paramount importance for system sustainability. A multidisciplinary clinic called the London Health Sciences Center Urgent COVID Care Clinic (LUC3) pioneered acute care for community-based COVID19-positive patients via telephone assessments paired with in-home pulse oximetry. Objectives: To identify and analyze costs and savings associated with LUC3. Methods: A retrospective observational analysis of all COVID19-positive patients referred to LUC3 between April 23, 2020 and Aug 31, 2020. We compared the cost of operating LUC3 with savings accrued from diverted or averted ambulatory visits and inpatient admissions. Two independent non-LUC3 physicians adjudicated diverted or averted hospital visits. Results: A total of 117 patients were followed for 60 days. LUC3 saved $25,495 by preventing 25 unnecessary ED visits and replacing 228 in-person appointments with telephone assessments. The net savings after accounting for LUC3 operational costs, intentional ED visits, and admissions was $11,759. Conclusions & Implications: Telemedicine clinics can be cost-beneficial when treating community-based patients with acute illnesses, provided there is ready access to physicians and use of appropriate in-home monitoring. These lessons should be applied to other acute patient populations as Canada’s healthcare system seeks resource reallocation opportunities.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».