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摘要
客觀的確定虛擬醫療對預算的影響。
方法我們從荷蘭一家大型教學醫院的角度對虛擬醫療的預算影響進行了分析。虛擬護理包括遠程監測生命體征和每日三次遠程接觸。5年的淨預算影響和每天每個病人的淨成本(成本/病人/天)分別針對不同的方案進行了計算:在一個病房實施、在兩個不同的病房實施、在整個醫院實施、在多家醫院實施。敏感性分析包括最佳情況和最壞情況，以及減少每日遠程接觸的頻率。
結果5年來，一個病房實施的淨預算影響為209 000歐元，兩個病房實施的淨預算影響為41 000歐元，整個醫院實施的淨預算影響為6206 000歐元。第一年每個病人/天的費用為一個病房303歐元，兩個病房94歐元，整個醫院11歐元，隨後幾年分別下降到平均259歐元(SD= 72歐元)、17歐元(SD= 10歐元)和55歐元(SD= 44歐元)。在每一家荷蘭醫院實施計劃，在5年內產生的淨預算影響為445 698 500歐元。在這種情況下，患者/天的成本在第一年下降到37歐元，在基礎情況下，隨後幾年下降到54歐元。
結論在目前的成本水平下，隻有在足夠規模的部署下，或者在設計時盡量減少衛生專業人員的積極參與時，虛擬醫療才會省錢。與僅在一家醫院實施虛擬醫療相比，采用綠地方法，涉及更多的醫院，進一步降低了成本。
- 遠程醫療
- 衛生經濟學
- 衛生服務行政和管理
數據可用性聲明
沒有相關數據。沒有其他未發表的數據可用。
這是一篇開放獲取的文章，按照創作共用署名非商業性(CC BY-NC 4.0)許可發布，該許可允許其他人以非商業性的方式發布、混編、改編、構建本作品，並以不同的條款授權他們的衍生作品，前提是原創作品被正確引用，給予適當的榮譽，任何更改都被注明，且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢和局限性
我們解構了住院天數的成本，以更準確地估計潛在的成本節約。
由於固定成本構成住院天數成本的主要組成部分，我們使用容量估算來評估固定成本的可能削減。
我們探討了不同規模水平對估計預算影響的影響。
由於所設想的幹預措施的新穎性，因此做出了許多假設，並因此缺乏證據基礎。
這項研究是在荷蘭醫療係統的背景下進行的，這可能限製了結果的可泛化性。
背景
幾十年來，醫療成本一直在上升，預計還將進一步上升。在美國和歐洲經濟區31個國家中的29個國家，醫院護理支出占總保健費用的30%以上。1 2為了減少醫院護理費用的增長，正在嚐試將術後和類似病人類別的護理移出醫院，轉到費用較低的情況，如家庭情況和初級護理。3 - 7這些嚐試大多涉及由醫療專家在病人家中親自提供護理。因此，醫療專家要花很多時間在病人之間的旅行上。使用數字技術可以通過完全消除旅行時間和使護士能夠執行大部分工作來更有效地利用衛生保健資源。利用數字技術將護理轉移到醫院之外的一種方法是通過遠程醫療，在一項係統綜述中定義為“使用信息或通信技術作為實現專業人員與患者交互的媒介”。8遠程保健包括通過電話、存儲和轉發服務遠程監測患者，或能夠檢測患者病情惡化的自動監測設備，以及遠程會診或視頻會診、網站或智能手機應用程序向患者提供健康建議。
雖然製造商經常聲稱遠程保健減少了醫院服務的使用並節省了成本，但缺乏充分的證據。9日10由於技術的推動和創新技術的快速發展，設計合理的研究很少。雖然利用遠程保健來管理心力衰竭和慢性阻塞性肺病(COPD)等慢性疾病已經得到了充分的研究，而且總體上是積極的，11 - 13與術後患者相比，這類患者發生並發症需要住院的風險相對較低。目前，荷蘭的醫院越來越多地投資於遠程保健，以取代住院護理。這些投資通常由單個醫院或醫院內的部門進行。這可能不是組織遠程保健的最具成本效益的方式，然而，規模對遠程保健成本的影響還沒有得到徹底的研究。此外，對遠程保健的投資往往建立在將實現成本節約的想法之上。結果，盡管缺乏證據，支付人還是打算降低醫院預算。
我們提出的案例是為醫院患者開發虛擬護理設置的第一步，使用遠程監測使術後患者和需要經常監督的同類患者能夠盡早出院，這些患者通常需要住院觀察至少1天。虛擬護理中心使患者能夠在家中進行監測，目的是減少住院天數。這篇文章提出了預算影響分析(BIA)的一個案例在荷蘭的大型教學醫院。我們考慮了組織虛擬護理的四種場景:(1)在一個病房中實施虛擬護理，(2)在兩個病房中實施虛擬護理，(3)通過一個基於醫院的虛擬護理中心在一個擁有766張病床的醫院中提供虛擬護理，(4)通過“綠地”方法為所有荷蘭醫院(即39900張病床)提供虛擬護理。
方法
患者和公眾的參與
患者或公眾不參與這項研究。對參與者或患者群體的傳播不適用。
我們根據國際藥物經濟學和結果研究學會(ISPOR)的指導方針，使用成本計算器方法，從醫院的角度進行了5年時間跨度的虛擬護理BIA。14虛擬醫療包括一個無線可穿戴傳感器，可以持續測量生命體征，一個中繼設備，將測量結果傳輸到醫院，以及一些遠程會診或視頻會診。在線補充附錄A更詳細地描述虛擬醫療。
下麵列出了計算中考慮到的成本、四種場景和假設。
成本類型
為了深入了解如何節約成本，我們將成本分為投資、固定成本和可變成本。投資是實現虛擬護理所必需的成本，而虛擬護理僅隨預期接受幹預的最大患者數量而變化。固定費用不受提供給病人的住院病床日數或病人人數變化的直接影響，但如果住院病床日數減少足夠多，則可減少固定費用。可變費用與住院天數或病人人數直接相關。成本進一步細分為與(1)技術、(2)基礎設施、(3)服務、(4)啟動和(5)住院天數相關的成本。表1提供成本的完整概述。
投資
需要在技術和基礎設施以及啟動成本(包括實施)方麵進行投資。技術部分的投資包括中繼設備、客戶端許可證、移動客戶端許可證和患者許可證。每個同時用傳感器監測的病人都需要中繼設備和病人許可證。可能需要少量的中繼設備儲備，因為它們必須由患者歸還或從患者處取走。遠程監測中心的每個接入點都需要客戶端許可證。移動客戶端許可證對於每個訪問服務器的移動設備都是必需的。所有基礎設施成本都是投資，即服務器硬件、軟件許可費和由帶有顯示器的計算機組成的接入點、能夠進行視頻會議的平板電腦和辦公家具。該服務器能夠同時監控240個傳感器。
所有啟動成本都作為投資折舊。這些措施包括:指導實施的項目管理、將新技術及其所有組成部分整合到現有係統(如電子病曆和確保係統安全和兼容性)的技術實施、為各種目的提供外部谘詢、培訓護士使用新設備，以及培訓在虛擬護理中心工作的遠程護士。
固定成本
固定費用來自基礎設施、服務和住院病人能力組成部分，也與遠程病人監測中心所需的辦公室有關。這項服務的固定費用包括遠程護理費用和遠程技術支助費用，後者使傳感器和軟件應用程序的供應商能夠在必要時進行幹預。住院時間的主要成本來自專家、醫師助理和護士的工資，以及房地產和日常管理費用。這些費用被報告為每住院病人日的費用，因為這是他們的傳統報價和償還方式。但實際上，在許多國家，這些費用是固定的短期和中期的，而不是可變的。
可變成本
技術、服務和住院天數的成本包含可變部分。在技術方麵，隻有傳感器的成本是可變的，因為患者需要自己的傳感器。
中描述的箱1在美國，一些患者可能需要家訪、家庭治療或救護車運送到醫院，這導致了可變成本部分。最後，住院天數的一小部分費用是可變的，包括藥物、繃帶、辦公用品、食宿等材料。為估計護理費用的變化，須進行能力估計(在線補充附錄A)基於另一項研究中開發的方法。15
虛擬護理中心
虛擬護理中心的目的是便利病人盡早出院，從而減少住院天數。它由三個主要部分組成:(1)技術，(2)基礎設施和(3)服務。下麵描述每個組件。
技術
該技術組件包括一個無線可穿戴傳感器，稱為“生物傳感器”和一個中繼設備。該生物傳感器連續測量患者的呼吸頻率、心率、心率變異性、皮膚溫度和身體姿勢等健康狀況。它可以這樣做4天(96小時)。中繼裝置通過藍牙低能量接收生物傳感器數據，並通過無線網絡將數據傳輸到醫院。
基礎設施
該基礎設施包括服務器硬件和處理生物傳感器數據的軟件解決方案，以及一個遠程監測中心。服務器硬件必須足夠強大，能夠同時處理來自多個生物傳感器的大量連續數據流。該軟件解決方案處理數據並提供患者健康狀況的可理解概述。它還能夠生成自動警報。
基於醫院的虛擬護理中心配備了許多軟件解決方案的接入點，能夠同時監測所有佩戴生物傳感器的患者，並檢查完整的生物傳感器測量曆史。它的工作人員是經過專門訓練的電視護士，每個人都需要一個接入點。
服務
出院時，患者將配備生物傳感器和中繼設備。遠程護士每天至少通過電話或視頻會議與患者聯係3次，持續4天。基於對患者健康狀況的評估，遠程護士決定是否提供行為或藥物建議，進行家訪或家庭治療，或聯係專家。在家訪或家庭治療的情況下，從實際的角度來看，最好有另一名護士作為後備，這意味著無論虛擬護理中心有多少病人，都必須始終有至少兩名遠程護士。如果聯係了專家，他們可能會決定立即用救護車轉移到醫院，或者如果症狀進展到一定程度，可能會指示將患者轉移到醫院。
數據源
技術、服務器硬件、軟件解決方案、遠程技術支持、技術實施和教育的成本取決於遠程保健幹預供應商的報價。接入點的費用是根據目前使用的設備的市場價格計算的。項目管理和外部谘詢費用從醫院內部文件中檢索。住院天數成本是基於2014年綜合醫院和學術醫院加權平均參考價格，檢索自在線補充材料荷蘭衛生保健經濟評估指南。16在應用消費者價格指數修正到2019年的價值之後，17這些價格被用於計算。遠程護士將負責大量的病人，需要更廣泛的知識基礎來處理各種各樣的健康狀況，並需要能夠提供遠程護理。因此，預計費用將高於傳統護士，但低於在重症監護室工作的護士。能力評估所需的入院數據從醫院的商業智能部門獲得。
場景
建立一個基於醫院的虛擬護理中心的戰略將通過四個場景進行探索，在這些場景中，預期效果將以2015年至2019年的醫院入院數據為模型。箱1介紹虛擬護理中心的細節。下麵將詳細描述每個場景。由於不同的情況可能會妨礙預算影響數字的可比性，我們額外列出了每天每個病人的虛擬護理成本。
方案1:單病房-減肥手術
減肥病房有16個床位。從2015年到2019年，每年有1295例(SD=72)患者接受了減肥手術，他們平均使用3897 (SD=202)個病床日。此外，每年有380例(SD=91)非減肥手術患者使用該病房。平均停留時間約為2.5天。
上午接受手術的患者通常在第二天下午出院。通過虛擬護理，減肥外科醫生希望這些患者能夠在手術當天晚上出院，隻要他們符合以下標準:(1)沒有糖尿病或睡眠呼吸暫停，(2)住在離醫院30分鍾車程的範圍內(開車)，(3)不是獨自生活，(4)他們或護理人員能夠使用該技術。假設手術計劃是這樣的，所有在上午接受手術的患者都符合當天出院的資格標準。基於此，平均每年有402名患者(SD=83)有資格獲得虛擬護理。
場景2:兩個病房和不同的患者組-減肥和血管外科
血管病房是一個19張病床的病房，從2015年到2019年，平均每年為927名(SD=63)獨特的患者提供服務。根據專家意見，預期治療頸動脈病變(平均N=71, SD=6)或血管內治療腹主動脈瘤(AAA;平均N=156, SD=18)有資格通過虛擬護理盡早出院。這些患者的平均住院時間分別約為3.2天和8天。對於頸動脈手術，延長住院時間是由於術後高血壓，對於AAA患者是由於術後發燒。血管手術患者必須滿足與減肥手術患者相同的標準才有資格。我們再次假設，可以製定這樣的計劃，即所有在上午接受手術的患者都符合資格標準。在此基礎上，平均每年有196名患者(SD=21)有資格獲得虛擬護理。
由於患者數量的增加導致需要更多的中繼和患者許可證，並可能導致需要更多的客戶端許可證和移動客戶端許可證，因此需要在技術方麵進行更多的投資。
場景3:在一家醫院實現全醫院範圍
該醫院在2015年至2019年有766張活動床位，每年為33295名(SD=427)獨立患者提供護理。我們計算了每年在場景1和2中發現的符合條件的患者比例的加權平均值，結果是符合條件的比例在所有患者的19%到32%之間。因此，在整個醫院，平均每年有8517名(SD=1640)患者有資格獲得虛擬護理。還計算了減少住院天數的加權平均值，以確定在這種情況下可以節省的住院總天數。
在場景1和2中，計算護士輪班數減少1所節省的住院天數。在此基礎上，計算加權平均值。這是通過將可以節省的住院天數除以需要節省的住院天數來實現的，這樣可以將護士輪班數減少1。由於情景1和情景2中研究的病房相對接近於能夠減少護士輪班的數量，我們進一步取每個護士輪班的理論產量的平均值和加權平均值(在線補充文件1)對基本情況作出不那麼樂觀的估計。
場景4:多家醫院——綠地
在這種情況下，建立了一個獨立於任何一家醫院的虛擬護理中心，該中心向許多醫院提供服務，在我們的情況下是向整個荷蘭提供服務。符合條件的患者比例和住院時間的縮短是基於前兩個場景的結果，對於場景3也是如此。為了考慮到醫院規模的差異，我們計算了場景3中每年每個床位接受虛擬護理的平均患者數量，我們將其乘以2018年荷蘭的醫院床位總數(N= 39900)。18得出荷蘭所有醫院每年接受虛擬治療的病人總數。
假設每家醫院都需要在技術、基礎設施和啟動成本方麵進行投資。
一般的假設
除了上述場景中描述的假設，我們還做了一些在其他醫療係統中可能不同的一般假設，即:(1)由於醫療保險公司對所有診斷相關組(drg)實施數量限製，醫院無法通過每天進行更多的手術來增加收入;19(2)由於使用傳感器的患者提前出院而產生的能力沒有被來自其他病房或醫院的患者使用;(3)健康結果不會因為虛擬護理而改變;(4)間接費用沒有影響。應當指出，每個DRG的數量限製可以重新談判。然而，由於健康保險公司的任務是保持低成本，在多大程度上能夠實現收入的增加是值得懷疑的。概述了所有的假設框2．
概述的假設
一般的假設
由於健康保險公司的限製，醫院不能通過每天增加手術來增加收入。
由於使用生物傳感器的患者提前出院而產生的容量沒有被來自其他病房或醫院的患者使用。
對間接費用沒有影響。
護士班次的減少可以增加0.5個班次。
每個護士白天負責四張床，晚上負責六張，晚上負責十張。
場景1
符合條件的病人可以在上午安排手術。
場景2
所有治療腹主動脈瘤(AAA)或頸動脈病變的患者都有資格接受虛擬護理。
所有AAA或頸動脈病變的手術都可以在早上安排。
場景3和場景4
場景1和場景2中符合虛擬醫療條件的患者比例線性轉化為全醫院規模。
護士班次的減少與住院天數的減少呈線性相關。
其他醫院的規模與案例醫院相似。
敏感性分析
對於方案3和4，調查預算影響將在多大程度上受到合格參與者比例變化、住院時間縮短和作為虛擬護理的一部分進行的電話聯係的數量的影響。此外，還探討了允許重新利用節省的住院天數的效果，以便由來自其他病房或醫院的患者使用。
根據最好的情況和最壞的情況計算每個病人每天的費用和淨預算影響。在最佳情況下，取前兩種情況中符合條件的患者比例最大、住院時間減少最多的情況，而不是取加權平均值。對於最壞的情況，取兩者的最小值。將虛擬護理患者出院後的電話聯係人數量從每天3個改為每天1個，將遠程護士與患者的比例從1:12改變為1:36，其效果也得到了檢驗。重新利用容量的效果計算為20%，50%和80%的節省住院天數。重新使用的容量可以直接節省住院一天的總成本，即每天節省500歐元(表1)．由於計劃在這些情況下使用能力，減少護士輪班的節省並不適用。
驗證
通過與該地區一家主要健康保險公司、行業合作夥伴和醫院內部財務總監和業務控製人的討論，驗證了計算的表麵有效性。
結果
本節介紹了5年的預算影響，以及每種方案每天每位患者虛擬護理的成本。
場景1:單病房
如果在一個病房實施虛擬護理，白天和晚上的護士輪班數可以減少0.5個班次。夜班不能減少。預算淨影響估計在第一年為額外的580,000歐元，隨後幾年為377.500歐元(SD= 10900歐元)，因此在5年期間總預算淨影響為209萬歐元。所示圖1在美國，大部分額外成本是由虛擬醫療的服務部分造成的。可變住院日費用每年平均可節省42 320歐元(SD= 15 850歐元)，減少護士輪班可節省116 600歐元。第一年每位患者每天的淨成本為303歐元，隨後幾年為259歐元(SD=72)。
每年對方案1和2的預算影響。
場景2:兩個病房
模擬兩個病房的虛擬護理，所需的護士白班和夜班數量各減少1.5個，而所需的夜班數量減少0.5個。這使得固定成本節省了419 760歐元。預算淨影響估計在第一年為額外的262 000歐元，隨後幾年為37 500歐元(SD= 28 700歐元)，因此在5年期間預算淨影響總額為41萬歐元。所示圖1在美國，大部分額外成本是由虛擬醫療的服務部分造成的。第一年每位患者每天的淨成本為94歐元，隨後幾年為17歐元(SD= 10歐元)。
場景3:全醫院實施
將虛擬護理對整個醫院能力影響的結果外推顯示，每年所需的護士白班數減少了17.1 (SD=3.1)，夜班減少了12.9 (SD=2.4)，夜班減少了7.7 (SD=1.5)。就固定住院日費用而言，這導致每年平均節省成本453.1萬歐元。
預算淨影響估計在第一年為477.500歐元，隨後幾年為1670萬歐元(SD= 1249 500歐元)，因此在5年期間預算淨影響總額為620.6萬歐元。第一年每位患者每天的淨成本為11.1歐元，隨後幾年為- 55歐元(SD= 44歐元)。
場景4:所有荷蘭醫院
在所有荷蘭醫院實施虛擬護理，可以減少933名白班護士，減少702名晚班護士，減少423名晚班護士。就固定住院日成本而言，這將導致每年節省244.7萬歐元的成本。
第一年的淨預算影響估計為- 65 824 500歐元，隨後幾年的淨預算影響為- 94 968 500歐元，結果在5年的時間裏，總淨預算影響為- 445 698 500歐元，為2 218 045名患者提供虛擬護理，總共為8 872 180個虛擬住院天數。因此，對荷蘭的宏觀影響將為- 0.1%。第一年每位患者每天的淨成本為- 37歐元，隨後幾年為- 54歐元。
敏感性分析
如果能夠重新分配容量，以便由其他病房或其他醫院的病人使用，那麼一家醫院第一年每個病人每天的虛擬護理費用從20%容量重新分配107歐元到80%容量重新分配31歐元不等。在隨後的幾年裏，這個範圍從81歐元(SD= 14歐元)到114.6歐元(SD= 57.7歐元)。在所有醫院實施時，第一年每位病人每天的虛擬護理費用為93至90歐元，隨後幾年為77至107歐元。一家醫院的淨預算影響在第一年從4 56.9萬歐元至1 34.6萬歐元不等，隨後幾年從2 59.2萬歐元(SD= 709 000歐元)至3 546 500歐元(SD= 157.8萬歐元)不等。對所有醫院來說，第一年的淨預算影響從165 462 500歐元到160 409 000歐元不等，隨後幾年從136 318 500歐元到189 553 000歐元不等。
在最糟糕的情況下，隻有19%的患者符合條件，每個患者的住院時間減少了1天。在荷蘭，每名病人每天的虛擬護理費用在一家醫院為100歐元，第一年在所有69家荷蘭醫院為93歐元。在隨後的幾年裏，在一家醫院實施的每名病人每天的費用為85歐元(SD= 1歐元)，在所有荷蘭醫院實施的費用為74歐元。第一年，一家醫院的預算影響淨額為2 542 000歐元，所有醫院的預算影響淨額為122 095 000歐元。隨後幾年對一家醫院的淨預算影響為2 157 500歐元，對所有醫院的淨預算影響為96 823 500歐元。
在最好的情況下，32%的患者符合條件，每個患者的住院時間減少3天。荷蘭所有醫院第一年每位病人每天的虛擬護理費用為- 226至- 228歐元，隨後幾年為- 232歐元(SD= 3歐元)至- 243歐元。預算的淨影響在第一年從一家醫院的9 692 500歐元到所有醫院的505 76 000歐元不等，在隨後幾年從一家醫院的7 392 500歐元(SD= 1 141 500歐元)到78家醫院的538 675 000歐元不等。
在荷蘭，當虛擬醫療中每天的電話聯係人數量從3個減少到1個時，每個病人的費用在第一年從55歐元到104歐元不等，隨後幾年從122歐元(SD= 47歐元)到120歐元不等。預算影響的淨額在第一年從一家醫院的- 2 351 000歐元到所有醫院的- 184 881 000歐元，在隨後幾年從一家醫院的- 3 800萬歐元(SD= 1 299 000歐元)到所有醫院的- 213 262 500歐元不等。
討論
用虛擬護理取代住院護理並不能直接節省成本。這主要是由於虛擬護理服務，在這種情況下，遠程生命體征監測每天三次電話聯係，除了投資IT基礎設施，需要額外的遠程護士24/7可用。盡管減少了住院護士的輪班，但遠程護士的額外費用超過了所節省的費用，直到達到足夠的規模。盡管作為分析基礎的兩個病房顯示了一定的利用水平，使護士班次能夠相對快速地減少，但這不足以節省成本。在基礎案例中，一旦虛擬醫療在整個醫院實施，我們開始看到5年時間內的節省。采用綠地策略，在這個案例中涉及所有荷蘭醫院，並沒有顯示出比在一家醫院(表2和表3)．這表明，即使參與的醫院更少，也可以達到成本下限。在最好的情況下，如果在所有荷蘭醫院實施虛擬醫療，每年將節省成本538 675 000歐元。不過，這些成本節省不會減少醫療保健支出，影響相當大，因為其宏觀影響約占荷蘭醫療保健支出總額的- 0.5%。然而，必須指出的是，我們沒有包括間接成本，如協調所有醫院之間的虛擬護理、關係管理或醫療路徑的重新設計。特別是在整個國家範圍內實施時，這些成本可能會對可實現的節約產生重大影響，從而將宏觀影響降低到- 0.5%以下。因此，如果目標是省錢，這是否是應該采取的方法是值得懷疑的。由於在基本情況的假設下可以節省約100萬張病床日，相當於節省約4000張病床(在70%的利用率下)，相反，考慮將虛擬護理作為一種以相對較低的成本增加醫院容量的方法可能更有趣。我們的發現與來自工業界的通信和先前的研究相矛盾，後者通常發現成本節省，而且規模較小。事實上，此前隻有一項同樣在荷蘭進行的研究發現，成本有所增加。20.報告成本節約的研究通常假設住院住院日成本是完全可變的，研討會這與本研究的發現相反，住院住院日費用由固定部分(84%)和可變部分(16%)組成。此外，一些報告成本節省的研究沒有考慮與幹預相關的成本，9 11在這項研究中，即使在一個病房實施虛擬護理也要花費728 000歐元。最後，必須指出的是，每家醫院的診斷病例組合不容易全麵或大規模減少工作人員和病房，因為數字服務還需要專門的基礎設施和人員配備;大多數情況下需要為每個患者組指定減量。
這項研究必須在幾個假設的背景下進行解釋。首先，目前還不確定有多少病人有資格提前出院，因為這不是常見的做法。根據專家意見確定了來自不同病房的兩組符合條件的患者。符合條件的患者相對於這些病房治療的患者總數的比例為我們的分析提供了依據(符合條件19%-32%)。此外，假設遠程連續監測設備結合電話或視頻接觸在健康結果方麵相當於住院護理。雖然心力衰竭和慢性阻塞性肺病等慢性疾病的健康結果通常受到積極影響，24日25日從病例組合的角度，對術後直接或可比患者群體的研究很少。然而，在這種情況下，幹預的持續時間很短，無法實際期望改善健康結果。此外，綠地分析是基於一個大型教學醫院數據的發現的線性外推。實際上，由於沒有考慮到醫院之間每天治療的病人數量和住院時間的差異，其他類型的醫院的結果很可能不同。然而，我們的醫院是荷蘭較大的教學醫院之一，我們沒有理由相信其他醫院的入院模式有很大的不同。此外，在荷蘭的醫療係統中，醫院不能隨意增加治療的患者數量，因為醫療保險公司對所有drg都施加了數量限製。為了評估這一假設對結果的影響，我們對基礎情況進行了敏感性分析，其中20%、50%或80%的節省住院天數可以被重新利用，從而直接節省成本，而不是通過減少所需的護士輪班數量。該分析表明，能夠重新利用節省的80%住院天數將導致比基本情況更低的淨預算影響。相反，將該參數設置為50%會導致比基本情況更大的淨預算影響。兩者之間的盈虧平衡可能介於50%到80%之間。 Finally, in the Dutch implementation of DRGs hospitals are reimbursed based on a category of length of stay, rather than being reimbursed for every actual inpatient day. Examples of categories are <5 days, 5–10 days, 11–25 days and >25 days. If a patient moves from the category 5–10 days to <5 days, savings in in-patient days may thus lead to reduced hospital income.19雖然成功的虛擬醫院很少，每個衛生係統的定義和範圍也不同，但不同的融資和市場環境可能導致不同程度的影響。
這項研究也有幾個優點。首先，對住院天數的成本進行解構，以確定它在多大程度上包含可變成本。其次，我們使用產能計算來確定可以節省的固定成本的數量。第三，探討了不同規模水平對預算影響的影響。
這項研究結果的一個重要含義是，虛擬醫療的潛在成本節約的成功是至關重要的，它是在足夠的規模實施。此外，值得注意的是，限製衛生專業人員積極參與虛擬護理也使節省成本更容易實現。如果監測過程可以自動化，衛生專業人員隻需要在臨床需要時采取行動，就可以減少成本，其數量相當於重新利用節省的住院天數的80%。因此，必須開發能夠檢測甚至預測患者健康狀況惡化的經過驗證的算法。未來研究的另一個可能有趣的途徑是調查提前出院如何影響候診名單，以及通過改善床位利用率優化從急診科和重症監護室到普通和專科病房的吞吐量。最後，重要的是要考慮到，在虛擬醫療中，衛生專業人員要比普通醫療負責更多的病人，並且越來越多地需要處理技術和數據。可想而知，這些因素影響著衛生專業人員對其工作和福祉的態度，因為他們的專業環境正在發生巨大變化。專業環境的數字化方麵值得進一步研究。
結論
使用遠程監控當前住院患者的虛擬護理可以節省資金，前提是它的部署規模足夠大，設計的目的是盡量減少衛生專業人員花費的時間，或者大幅降低技術成本。目前，在許多實行完全或部分定額預算製度的歐洲國家，如果不考慮到上述方麵，醫院在冒險為術後和類似類別的病人提供虛擬護理時，由於成本較高和收入較低，其財務狀況甚至可能受到影響。
數據可用性聲明
沒有相關數據。沒有其他未發表的數據可用。
倫理語句
病人同意發表
倫理批準
不適用。
致謝
作者感謝Eric Hazebroek和Steven van Sterkenburg從臨床角度提供輸入;Ron van Kuilenburg、Nicole Hijnen、Murk Westerterp、Ton van Veen、Nicky Nillesen和Laura Kooij對預算影響計算進行了批判性評估;以及為容量計算提供輸入的Paul Joustra。
參考文獻
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補充材料
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補充數據
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腳注
貢獻者在CJMD的支持下，GMP和WHvH在本研究的概念化中發揮了同等的作用。GMP在數據整理、形式化分析、開發方法、可視化結果和撰寫原始草案方麵發揮了帶頭作用。WHvH和CJMD在監督研究和審查原始草案方麵具有同等的作用，並且都支持結果的可視化。婦女聯盟獲得了這項研究的經費，並擔任這項工作的擔保人。
資金這項研究由荷蘭保險公司Menzis的非限製性撥款資助。
相互競爭的利益GMP和CJMD沒有需要申報的。WHvH獲得了諾華和Agendia BV的非限製性研究資助。
患者和公眾的參與患者和/或公眾未參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
來源和同行評審不是委托;外部同行評議。
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