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Enregistrement W4403468101 · doi:10.1177/21501319241271190

Cost Analysis of a Patient Portal Used to Remotely Monitor COVID-19 Patients in Quebec

2024· article· en· W4403468101 sur OpenAlexafffundabout
Randa Attieh, Marie‐Pascale Pomey, Bertrand Lebouché, Yuanchao Ma, Tarek Hijal, Thomas G. Poder

Notice bibliographique

RevueJournal of Primary Care & Community Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University Health CentreInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalInstitut National d'Excellence en Santé et en Services Sociaux
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTelemedicineTelehealthActivity-based costingHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical emergencyPatient portalEmergency medicineDiseaseBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telemonitoring for COVID-19 has gained much attention due to its potential in reducing morbidity, healthcare utilization, and costs. However, its benefit with regard to economic outcomes has yet to be clearly demonstrated. OBJECTIVE: To analyze the costs associated with the use of the Opal portal to monitor COVID-19 patients during their 14-day confinement in Quebec and compare them to those of non-users of any home telemonitoring technology. METHODS: A cost analysis was conducted through a cross-sectional study between COVID-19 patients who used (PU) the Opal platform during their 14-day confinement at home and those who did not use (PNU) any home remote monitoring technology. Data was collected between June 2021 to April 2022. An individual interview with each participant using an adapted questionnaire was conducted by telephone or online using a teleconferencing platform. A micro-costing approach was undertaken using a dual patient and Quebec's health-care system perspective. RESULTS: 27 telemonitoring participants, 29 non-users, 8 clinicians, and 4 managers were included. Telemonitoring reduced the average total costs incurred by PU by 82% ($537.3CAD) between PU ($117.2CAD) and PNU ($654.5CAD). Telemonitoring enrollees used healthcare less intensely with fewer emergency room visits (1 PU compared to 6 PNU), which translated to an average savings of $253.3CAD per patient. CONCLUSION: This is the first study to demonstrate that telemonitoring through the Opal platform is a viable strategy to reduce healthcare costs and utilization for patients and the healthcare system. The evidence provides strong support for introducing telemonitoring as a component of case management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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