Selling the Return on Investment for Digital Health
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advancing digital health requires a realistic conversation that moves past innovation and evaluates digital tools the same as any other device being introduced into the health system. There needs to be a focus on return on investment. Methods: As part of a symposium, we presented hypothetical pitches to an expert panel. The experts include representatives from health systems, payers, and investors. The pitches were related to remote patient monitoring, tele-triage in the emergency department, and comprehensive in-patient telemedicine program including virtual sitting and e-nursing. Results: Although each pitch led to a different discussion, there was uniform agreement that health systems should focus on whether the proposal helps solve an institutional problem; the payment model in which the product can be used (value-based, fee-for-service, or both) needs to be identified; fitting the new product into preexisting workflow (included electronic health system integration) is critical; there needs to be an understanding of whether patients and providers engage with it; and there needs to be a clear return on investment. Discussion: Navigating complex decision-making in health care requires a blend of strategic foresight, practical considerations, and a deep understanding of organizational dynamics. Rather than a specific strategic plan focused on digital or virtual care, there should be a focus on the enterprise strategic plan and how can digital enable that.
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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 | 0,013 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,005 |
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 ».