Notice bibliographique
Résumé
Telehealth enables the delivery of specialized health care to patients living in isolated and remote regions. The purpose of this analysis is to determine the current uptake of teleoncology in mainland British Columbia. Patient appointment data was extracted from the Cancer Agency Information System (CAIS) for the 2009 calendar year. Three types of practitioners used teleoncology in 2009: Medical Oncologists, Genetic Counsellors and Medical Geneticists. In total, 712 telehealth encounters were conducted; Medical Oncologists conducted 595 encounters (83.6%), Genetic Counsellors conducted 112 encounters (15.7%) and Medical Geneticists conducted 5 encounters (0.7%). The most common oncology appointments were Gastro-Intestinal (11.4%) and Lymphoma (11.0%) follow-up appointments with a Medical Oncologist. Telehealth encounters were conducted by 46 individual health care providers however, a single Medical Oncologist conducted 418 encounters and this accounts for more than half (58.7%) of all telehealth appointments in 2009. Radiation Oncologists on the mainland up to this point are not using the technology. The Local Health Areas with the highest number of oncology telehealth appointments were: Kamloops: 203 encounters (34.1%), Penticton: 84 encounters (14.1%), Cranbrook: 58 encounters (9.7%) and the Southern Okanagan: 33 encounter (5.5%). Use of telehealth in rural and remote areas of BC is limited and there is significant room for growth. Further research will be required to identify barriers and restrictions to the use of telehealth in order to increase teleoncology adoption in British Columbia.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».