Assessing the Impact of Telemedicine Interventions on Health Care Costs and Utilization: A Scoping Review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The utilization of telemedicine has increased notably since the onset of the pandemic. Understanding the influence of telemedicine on health care costs and utilization can contribute to the monitoring and evaluation of telemedicine programs. OBJECTIVE This scoping review aimed to document the potential impact of telemedicine on health care costs and utilization across diverse health care contexts and to offer a summary of the statistical methodological approaches employed in assessing the impact of telemedicine on health care costs and utilization. METHODS A literature search was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) Extension for Scoping Reviews guidelines, spanning the last 10 years across 3 electronic databases: PubMed/Medline, Web of Science, and Scopus. The search strategy was in accordance with the PICO criteria; patients were defined as the target population; telehealth or telemedicine was defined as the intervention; and standard care or before-and-after self-comparison was defined as the comparison, with health care costs and utilization as the outcome measures. Additionally, the six different structural layers of the TOAST framework for telehealth services were utilized to characterize the interventions. The findings were synthesized and are presented in tables and figures for clarity. RESULTS Out of a total of 4,454 identified articles, 14 were selected for review, with approximately 36% (n=5) focusing on chronic conditions. The delivery modalities included telephone call, videoconference, web portal, and smartphone applications, mainly spanning teleconsultation, telemonitoring, and teletherapy with clinicians and nursing support or health care team involvement. Approximately 86% of the studies employed standard face-to-face clinical visits for the control group. Six out of the 12 studies evaluating health care costs and four out of the seven studies assessing health care utilization revealed statistically significant improvements in telehealth compared to the control group. In addition, approximately 43% of the studies conducted univariate and multivariable analyses, with half of the studies incorporating adjusted analyses to control for confounding variables. CONCLUSIONS Our scoping review suggested that, in the treatment phase, compared with standard face-to-face clinical visits, telemedicine has the potential to decrease health care costs and optimally utilize health resources. Additionally, a regression model was the most commonly used statistical approach for assessing the impact of telemedicine.
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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 | 0,031 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».