A systematic review of economic analyses of home-based telerehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Telerehabilitation, or the delivery of rehabilitation using information and communication technologies, may improve timely and equitable access to rehabilitation services at home. A systematic literature review was conducted of studies that formally documented the costs and effects of home-based telerehabilitation versus in-person rehabilitation across all health conditions. Six electronic databases were searched from inception to 13 July 2021 (APA, PsycInfo, CINAHL, Embase, EmCare, Medline (Ovid), and PubMed) using a protocol developed by a medical librarian. A quality appraisal of full economic evaluation studies was conducted using the Drummond 10-point quality checklist. Thirty-five studies were included in this review covering various rehabilitation types and diverse populations. The majority were published in the last six years. Available evidence suggests that telerehabilitation may result in similar or lower costs as compared to in-person rehabilitation for the health care system and for patients. However, the impact of telerehabilitation on long-term clinical outcomes and health-related quality of life remains unclear. More high quality and robust economic evaluations exploring the short- and long-term costs and other impacts of telerehabilitation on patients, caregivers, and health care systems across all types of patient populations are still required.Implications for rehabilitationHome-based telerehabilitation may reduce barriers in access to care for individuals living in the community.Economic analyses can inform health care system decision-making by evaluating the costs and effects associated with telerehabilitation.This study found that telerehabilitation may result in similar or lower costs as in-person rehabilitation; however, its impact on health-related quality of life is unclear. Home-based telerehabilitation may reduce barriers in access to care for individuals living in the community. Economic analyses can inform health care system decision-making by evaluating the costs and effects associated with telerehabilitation. This study found that telerehabilitation may result in similar or lower costs as in-person rehabilitation; however, its impact on health-related quality of life is unclear.
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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 | 0,026 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».