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Enregistrement W1576189204 · doi:10.5772/17984

On Redefining Telemedicine Paradigm: An Innovative Integrated Model for Efficient Implementation of Healthcare Delivery in Developing Countries

2011· book-chapter· en· W1576189204 sur OpenAlexaboutno aff
K. Sridhar, K.S.R.Krishna Pras

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineHealthcare deliveryHealth careBusinessProcess managementKnowledge managementComputer scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On Redefining Telemedicine Paradigm: An Innovative Integrated Model for Efficient Implementation .... 141 2.1 The facts on India's health care situation are as follows  620 million live in rural India (National Council for Applied Economic Research (NCAER))  Bed-Population ratio 1.85 per thousand (2005) Vs. ideal of 1:500 Central bereau of health intelligence CBHI)  Doctor-patient ratio in the country is one doctor for nearly 2,000 persons (in the US it is 1:400),  2 million beds are required as against 0.7 million available. 700 hospitals of 250 beds each are required every year. only 9% of 1 billion people are covered health schemes. only 0.9% of GDP for health (WHO recommends 5%) 5% of annual family income spent towards curative health care.The distribution of specialists in India is indeed lopsided.There are more neurologists and neurosurgeons in Chennai, than in all the states of North eastern India put together.Similarly tertiary care hospitals are also concentrated in pockets with large segments of the population having no access.India is short of 600,000 doctors, 1 million nurses, and 200,000 dental surgeons to achieve 1:10,000 doctor-patient ratio.A recent survey by the Indian Medical society has found 75% of qualified consulting doctors practice in urban centers and 23% in semi urban areas and only 2% from rural areas whereas majority of the patients come from rural areas. .Contagious, infectious and waterborne diseases such as diarrhoea, amoebiasis, typhoid, infectious hepatitis, worm infestations, measles, malaria, tuberculosis, whooping cough, respiratory infections, pneumonia and reproductive tract infections dominate the morbidity pattern, especially in rural areas.However, non-communicable diseases such as cancer, blindness, mental illness, hypertension, diabetes, HIV / AIDS, etc. are also on the rise.Health being a State of subject in every human life, the data in regard to Doctor-patient ratio (D:P)in various State Government Hospitals is not maintained centrally.The doctorpatient ratio, varies from case to case depending upon various factors like the type of disease, nature of specialization, type of patient-care required i.e. indoor/outdoor.According to the Medical Council of india, the present allopathic doctor-population ratio at present works out to 1:1722.The health of a nation is the product of many factors and forces that combine and interact.Economic growth, per capita income, literacy, education, age at marriage, birth rates, information on health care and nutrition, access to safe drinking water, public and private health care infrastructure, access to preventive health and medical care and the health insurance are among the contributing factors.Given that many conditions are preventable, every health care interaction should include prevention support.When patients are systematically provided with information and skills to reduce health risks, substance use, stop using tobacco products, practice safe sex, eat healthy foods, and engage in physical activity can dramatically reduce the long-term burden and health care demands of chronic conditions.To promote prevention in health care: awareness rising, change in thinking, stimulate the commitment of patients and families, health care teams, communities and policy-makers is crucial.A collaborative management approach at the primary health care level with patients, their families and other health care actors is a must to effectively prevent many major contributors to the burden of disease.Given that many conditions are preventable, every health care interaction should be recorded. How to referenceIn order to correctly reference this scholarly work, feel free to copy and paste the following: K.V.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2011
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