Health Care Utilization and Costs in Ventilator-Dependent Children and Adults Receiving an eHealth Intervention During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, we implemented the Long-term In-Home Ventilator Engagement (LIVE) intervention to provide virtual specialist care. Using a matched home mechanical ventilation control group, we compared publicly funded health-service utilization and costs for ventilator-dependent children and adults receiving the LIVE eHealth intervention. METHODS: LIVE users were matched to controls on age, sex, ventilation type, years on ventilation, and reason for ventilation. The Ventilator Equipment Pool database was linked to health administrative data, which contains medically necessary health care service information on the entire population. We used analysis of covariance and generalized estimating equations to estimate the effect of the LIVE program on health care utilization and costs, controlling for 12-month prior health care utilization. We used Kaplan-Meier curves to compare survival rates. RESULTS: Of the 250 LIVE users, we were able to 1:1 match 178 with home mechanical ventilation controls. Adjusted rate ratios for most outcomes resulted in elevated costs and utilization in the post period attributable to LIVE; however, most did not reach statistical significance. All-cause in-patient admissions (16%), out-patient pulmonology visits (41%), and general practitioner costs (77%) were significantly elevated in LIVE participants in the post period. There was no statistically significant difference in survival between the groups. CONCLUSIONS: LIVE users had higher rates of out-patient pulmonology visits, in-patient admissions, and general practitioner visit costs, but no difference in overall costs or mortality. This study highlights the limitations of evaluating eHealth interventions through observational research and the need for a randomized controlled trial.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».