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Enregistrement W2027838632 · doi:10.5606/tjr.2013.002

Telemedicine in Rheumatology

2013· article· en· W2027838632 sur OpenAlexaboutno aff
Haydar Gök

Notice bibliographique

RevueArchives of Rheumatology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineHealth careMedicineTeleradiologyReferralMedical emergencyPopulationBusinessMedical educationNursingEconomic growthEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telemedicine can be defined as the use of information and telecommunication technology to provide patients with healthcare at a distance. Healthcare professionals are increasingly faced with the daunting task of caring for a rapidly aging and ever expanding population. Hence, the main aims of telemedicine are to reduce pressure on secondary or tertiary healthcare services and to provide clinical care at a distance. There are now many applications for telemedicine such as telecare, distant interpretation of digitally stored radiographs, magnetic rezonance scans or photographs of skin lesions, teleconsultations, referral services, remote monitoring of patients with chronic conditions, online continuing medical education (CME), and online provision of medical and health information to patients. It is especially beneficial for those in rural areas because it reduces the need to travel for medical care along with the related costs. There is a critical shortage of rheumatology services in Turkey, and the impact is felt more in rural and eastern regions of the country. Even though telemedicine in Turkey began comparatively late compared with developed countries, there has been considerable recent development. Current research shows evidence of the effectiveness and acceptability of telemedicine in the rheumatology field. Davis et al.[] showed that teleconsultations in rheumatology were both feasible and acceptable. They found that patients were satisfied with this method, and 84% felt that the care received was as good as an "in person" visit. Jong et al.[] investigated the utility of telehealth for providing rheumatology services to rural and northern communities in Canada and found that videoconferencing was preferable to clinic visitation and email in remote areas. Leggett et al.[] examined the diagnostic accuracy and acceptability of telemedicine in the field of rheumatology and found that the televisual consultations were highly accurate (97%) and acceptable to patients, general practitioners, and specialists. Roberts et al.[] reported on the telerheumatology experience in Australia and emphasized the need for face-to-face consultations alongside teleconsultations to ensure that deficiencies in telehealth can be addressed in specific situations. Many physicians remain skeptical and think that telemedicine should have a limited role in diagnosis since rheumatology is a practice that is highly based on physical examination. They suggest that a more suitable role for telemedicine could be in the delivery of ongoing care to patients that have been definitively diagnosed by a rheumatologist. In a systematic review supporting this idea, the Martin- Khan et al.[] concluded that in studies in which a physical examination was a part of the diagnostic process, the results were reliable. However, the authors recommended that greater care be taken during this process (e.g., good equipment, onsite support, additional camera angles). This demonstrates that physicians still need to be reassured that the technology used in telemedicine is adequate and reliable. Based on recent advances in videoconferencing and information technology, one can predict that telemedicine will be used widely in rheumatology practice in the future and that it will have a substantial impact on many aspects of healthcare as more physicians embrace this technology. Declaration of conflicting interests The author declared no conflicts of interest with respect to the authorship and/or publication of this article. Funding The author received no financial support for the research and/or authorship of this article.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,010

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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