Assessing the Impact of Telemedicine Interventions on Health Care Costs and Utilization: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of telemedicine on health care costs and utilization has not been comprehensively assessed across diverse health care settings. This scoping review aimed to explore these impacts, focusing on the variations in intervention types. Methods: A literature search followed Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews guidelines, covering the last 10 years in PubMed/Medline, Web of Science, and Scopus. The Population, Intervention, Comparison, Outcome framework was employed to define the population (patients), intervention (telemedicine/telehealth), comparator (standard care or pre-telemedicine), and outcomes (health care costs and utilization). Both randomized controlled trials and observational studies were included in the search. The search focused specifically on health care institutions or hospitals as the level of inquiry. Telemedicine interventions were characterized using the TOAST framework’s six layers, while the four phases of the health care process (prevention, diagnosis, treatment, and recovery) were incorporated to further contextualize the interventions. Studies were synthesized and presented in tables and figures to provide an organized summary of the findings. Results: From 4,454 articles, 14 met inclusion criteria, with 12 examining costs and seven utilization. Six studies reported significant cost reductions with telemedicine compared with standard care. In utilization, four out of seven studies showed significant improvements. Conclusion: This review indicates that telemedicine may reduce health care costs and enhance resource utilization during the treatment phase compared to traditional in-person visits.
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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 | 0,034 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».