Increased Virtual Visits to Physicians During the COVID-19 Pandemic and Estimated Impact on Physician Compensation: The Case of Lung and Colorectal Cancers, Chronic Obstructive Pulmonary Diseases, and Heart Failure in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic started in Alberta in March 2020 and significantly increased telehealth service use and provision reducing the risk of virus transmission. We examined the change in the number and proportion of virtual visits by physician specialty and condition (chronic obstructive pulmonary diseases [COPD], heart failure [HF], colorectal and lung cancers), as well as associated changes in physician compensation. Methods: A population-based design was used to analyze all processed physician claims comparing the number and proportion of virtual visits and associated physician billings relative to in-person between pre- (2019/2020) and intra-pandemic (2020/2021). Physician compensations were the claim amounts paid by the health insurance. Results: Pre-pandemic (intra-), there were 8,981 (8,897) lung cancer, 9,245 (9,029) colorectal, 37,558 (36,292) HF, and 68,270 (52,308) COPD patients. Each patient had totally 2.3–4.7 (of which 0.4–0.6% were virtual) general practitioner (GP) visits and 0.9–2.3 (0.2–0.7% were virtual) specialist visits per year pre-pandemic. The average number and proportion of per-patient virtual visits to GPs and specialists grew significantly pre- to intra-pandemic by 2,138–4,567%, and 2,201–7,104%, respectively. Given the lower fees of virtual compared with in-person visits, the reduction in physician compensation associated with the increased use of virtual care was estimated at $3.85 million, with $2.44 million attributed to specialist and $1.41 million to GP. Discussion: Utilization of telehealth increased significantly, while the physician billings per patient and physician compensation declined early in the pandemic in Alberta for the four chronic diseases considered. This study forms the basis for future study in understanding the impact of virtual care, now part of the fabric of health care delivery, on quality of care and patient safety, overall health service utilization (such as diagnostic imaging and other investigations), as well as economic impacts to patients, health care systems, and society.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».