Implementing teleophthalmology services to improve cost-effectiveness of the national eye care system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Optometrist-assisted and teleophthalmology-enabled referral pathway (OTRP) for community optometry referrals has the potential to improve the capacity and efficiency of eye care delivery systems through risk stratification and limiting the number of improved referrals. This study investigates the expected future costs and benefits of implementing OTRP under various possible organizational set-ups relevant to a Danish context. METHODS: A decision-analytic model (decision tree) with a one-year time horizon was constructed to portray alternative future patient referral pathways for people examined in optometry stores for suspected ocular posterior segment eye disease. The main outcomes were total healthcare costs per patient, average waiting time from eye examination in store until the start of treatment or end of referral pathway, and quality-adjusted life-years (QALY) gained. The economic evaluation compares the general ophthalmologist referral pathway (GO-RP) with a potential reimbursement model for the optometrist-assisted teleophthalmology referral pathways (R-OTRP) and a procurement model for the optometrist-assisted teleophthalmology referral pathways (P-OTRP). RESULTS: The cost per individual with suspected ocular posterior segment eye disease was estimated to be £116 for GO-RP and £75 and £94 for P-OTRP and R-OTRP respectively. The average waiting time for diagnosis or end of referral pathway was 25 weeks for GO-RP and 5.8 and 5.7 for P-OTPR and R-OTPR respectively. QALY gain was 0.15 for P-OTRP/R-OTRP compared to 0.06 for GO-RP. CONCLUSION: OTRP is effective in reducing unnecessary referrals and waiting times, increasing patients' HRQoL, and decreasing the costs of diagnosing individuals with suspected ocular posterior segment eye disease.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».