A Retrospective Secondary Data Analysis of Telemedicine Service Utilization (2020–2023) Among Patients Covered By The Universal Coverage Scheme in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The National Health Security Office in Thailand introduced a telemedicine program called “Telehealth/Telemedicine” in December 2020, which aimed to reimburse telemedicine services for patients with stable chronic diseases under the Universal Coverage Scheme (UCS). The current study investigated patient characteristics and trends in telemedicine service utilization under the UCS in Thailand and examined the impact of COVID-19 outbreaks on telemedicine services. Methods: A retrospective secondary data analysis using e-claim data from December 1, 2020, to April 18, 2023, was conducted. The analytical methods included descriptive analysis and an interrupted time series analysis. Results: During ∼29 months, 110,153 unique patients used telemedicine services, leading to a total of 259,047 visits. The average age was 54 years, and most of patients were female (57%). Hypertension was the most common diagnosis for patients receiving telemedicine services. Patients with mental health conditions often engaged in telemedicine consultation with drug delivery. During the Delta and Omicron outbreaks, telemedicine service utilization significantly increased compared with that in any nonpandemic periods within the 29-month timeframe (odds ratio [OR]: 3.85, p -value <0.01; OR: 2.55, p -value <0.01). Conclusions: The study findings highlight the initial trend of telemedicine services in Thailand from the start of the COVID-19 pandemic to the beginning of the post-COVID-19 period. As telemedicine will play a critical role in the future of health care, this information can support the scale-up of telemedicine, including monitoring and evaluation plans, to help improve the efficiency of the system.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».