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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».