Estimating Patient and Family Costs and CO2 Emissions for Telehealth and In-Person Health Care Appointments in British Columbia, Canada: Geospatial Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients inevitably incur some cost for accessing health care, even in universal systems such as Canada. The COVID-19 pandemic dramatically shifted health care delivery from in-person to telehealth services, also shifting the proportion of costs offset by patients and their families by reducing the need to travel to in-person appointments. Objective This study aimed to develop a method for estimating the costs patients and their families incur and CO2 emissions attributed to travel needed for emergency department (ED) visits, hospitalizations, and physician appointments. Methods We present a method to evaluate the costs associated with in-person and telehealth care appointments from the perspective of patients, their families, and the environment. We used ED locations, road distances, and duration of appointment to account for costs paid by patients (ie, lost productivity, informal caregiving, and out-of-pocket expenses) attributed to travel to receive medical care. Costs to the environment were evaluated by calculating the amount of CO2 emitted per medical visit. Using our costs calculated per visit, we apply our method to calculate total patient costs for a simulated population over 1 year. Results Our method estimates that patients in British Columbia pay up to $300 (2023 CAD, CAD $1=US $0.86) on average to attend an in-person ED visit, depending on where they live; $166 may be attributed to lost productivity, $83 to informal caregiving, and $50 to out-of-pocket expenses. These estimates are higher than most observed cost estimates. In addition, avoiding in-person care diverts up to 13 kg of CO2 per medical visit, depending on the distance and frequency of travel to appointments. This translates to up to $0.70 in carbon costs per visit, or cumulatively $44,120 per year in British Columbia, conventionally not included in patient cost estimates. Conclusions We present a novel method for estimating patient-incurred costs and CO2 emissions from accessing health care and apply it to estimate that every year, patients in British Columbia pay upwards of 30 million dollars to access health care services, primarily for medical travel. Our method adds to the economic evaluation literature by providing a more comprehensive and context-modifiable calculation of patient costs that will allow for more informed decision-making regarding health care services.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».