Facilitating the Appropriate Use of eHealth Solutions
Notice bibliographique
Résumé
In this issue, the lead article proposes that e-health technologies should be used more broadly and that patients should have greater access to their information through such technologies. The Canadian Medical Protective Association (CMPA) agrees with this statement and suggests that to facilitate the timely and appropriate adoption of new technologies among healthcare providers to enhance patient care, barriers in the existing regulatory, legislative and legal frameworks must be addressed. While much of the discussion to date on e-health has focused primarily on high-level issues regarding regulatory compliance, "privacy by design" and the e-health "panacea," CMPA suggests that there needs to be a refocus on achieving more concrete change and gains through consideration of the specific impact on the drivers of healthcare delivery. An integrated or holistic approach is required involving healthcare providers, regulators, legislators, stakeholders, ministries of health, privacy commissioners and the courts. To better leverage potential advantages, efficiencies and enhanced, safer care for our healthcare system, all parties must work together to develop an acceptable and flexible approach to the "appropriate use" of e-health technologies that will facilitate adoption by healthcare professionals in a manner that is consistent with the expectations of the profession and applicable standards of practice.
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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 | 0,021 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,129 | 0,061 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».