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Enregistrement W4410144394 · doi:10.1101/2025.05.06.25327128

Impact of billing policy changes on telehealth use in Ontario: a population-based repeated cross-sectional study

2025· preprint· en· W4410144394 sur OpenAlexaffabout
Vess Stamenova, Cherry Chu, Jiming Fang, Onil Bhattacharyya, R. Sacha Bhatia, Mina Tadrous

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of TorontoWomen's College HospitalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthCross-sectional studyPopulationMedicineBusinessEnvironmental healthTelemedicineHealth careEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As telehealth is being integrated into a regularly functioning system, policy makers have been adding some restrictions related to its use (e.g. modalities and pre-existing in-person relationship rules). We explored how the new policies impacted the levels of use across telehealth modalities and if the impact varied across sociodemographic and chronic condition groups of patients. This is a population-based repeated cross-sectional study examining all outpatient visits in Ontario, Canada on a weekly basis from the week of January 1st, 2018 until the week of December 25 th , 2023. We used linked health administrative databases of health services provided to all Ontario residents who are insured through the Ontario Health Insurance Plan (OHIP). We examined the total number of visits and the rates of in-person and telehealth visits per 1000 persons per week. Across Ontario, there were 115 046 536 telehealth visits during the study time period (26.4% of all ambulatory care). There was a 6.7% reduction in telehealth and a 10% reduction in the number of physicians using telehealth at the beginning of December 2022 when the new policies were introduced. This was in the absence of a reduction of total ambulatory visits. The impact varied across medical specialties, patient age groups, rurality and chronic conditions, but seemingly not across sex or income quintiles. The use of video increased slightly over the study period with 1 in 4 telehealth visits occurring over video. While the policy changes led to an overall reduction in telehealth use, the total ambulatory visits did not change, suggesting a shift of care from virtual to in-person. The adoption of video increased, but future studies should focus on exploring whether there are clear benefits of using video over telephone, as certain groups of patients may be impacted more than others. Author Summary As healthcare systems returned to normal functioning after the pandemic, rules around the use of telehealth (use of telephone and video to provide care) changed. For example, in Ontario, Canada, physicians were paid on par for video visits as in-person visits, but telephone visits were paid at 85% of the rate. In addition, the government introduced requirements related to whether a patient has been seen in-person by a physician within the last two years prior to a telehealth visit. Our study explored the impact of these changes using physician billing data. Overall, there was a 6.7% reduction in telehealth and a 10% reduction in the number of physicians using telehealth when the new policies were introduced in Dec, 2022. The impact varied across medical specialties, patient age groups, rurality and chronic conditions, but seemingly not across sex or income quintiles. Overall outpatient visits were not impacted, suggesting that care shifted back to in-person. The majority of telehealth still occurred over telephone, despite a slight increase in the use of video after the policies were introduced.

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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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