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Enregistrement W2006209560 · doi:10.1007/s11136-013-0458-x

Innovations in e-health

2013· article· en· W2006209560 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueQuality of Life Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesBiogenAstraZenecaRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésQuality of Life ResearchPublic healthEnvironmental healthMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The theme of ISOQOL's 19th Annual Conference in Budapest, Hungary, was The Journey of Quality of Life Research: A Path Towards Personalized Medicine. Innovations in e-health was one of four plenary panels. E-health is changing the landscape of clinical practice and health care, but the best way to leverage the many promised benefits of emerging e-health technologies is still not clear. The Innovations in e-health panel presented emerging changes in technologies and applications that will facilitate clinical decision making, improve quality and efficiency of care, engage individuals in clinical decision making, and empower them to adopt healthy behaviors. The purpose of this paper was to present emerging trends in e-health and considerations for successful adoption of new technologies, and an overview of each of the presentations in the e-health plenary. The presentations included a personal perspective on the use of technology for self-monitoring in Parkinson's disease, an overview of online social networks and emerging technologies, and the collection of patient-reported outcomes through web-based systems in clinical practice. The common thread across all the talks was the application of e-health tools to empower individuals with chronic disease to be actively engaged in the management of their health. Considerations regarding data ownership and privacy, universal access to e-health, interactivity between different types of e-health technologies, and tailoring applications to individual needs were explored.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,582
Tête enseignante GPT0,657
Écart entre enseignants0,075 · 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