Notice bibliographique
Résumé
Telemedicine has the potential substantially to improve the delivery of health care. However, cost-effectiveness studies are needed to help define the appropriate scope and application of telemedicine in different settings. Reports on the evaluation of telemedicine are dominated by technical and feasibility studies. Such studies may be very helpful for initial decision making. However, any cost information at this level tends to be very preliminary and often concerned with making a case to proceed further. Decision makers will wish for further information as the telemedicine application is introduced, to consider its effectiveness - its performance under routine conditions. Without information on the costs and effectiveness of telemedicine services, decision makers run the risk of supporting telemedicine systems that are not responsive to health-care needs or which do not provide cost-effective services. The most immediate needs seem to be improvements in the conduct and reporting of studies, and additional information on the performance of telemedicine in routine practice. Investigators need to provide transparent accounts of their studies, describing in detail the approaches taken, sources of data and assumptions made, and indicating the reliability of their results. Decisions may have to be made on the basis of limited studies, but sufficient detail must be made available to decision makers.
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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 | 0,476 | 0,744 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».