Telemedicine in Oral Surgery and Maxillofacial Trauma: A Descriptive Account
Notice bibliographique
Résumé
Trauma patients presenting to emergency rooms (ER) in rural or remote locations have significantly less access to oral and maxillo-facial surgery (OMFS) specialists. In this case, OMFS services at four hospitals were rearranged to concentrate expertise, inpatients, and 24/7 cover on a single site. A Federation (managed clinical network) model was used that improved the management of inpatients and made better use of a small team of junior medical staff. New government standards limiting the on-call burden for U.K. junior doctors (The New deal) were met under this service model. Despite the success of the Federation, the loss of on-site OMFS support to the three peripheral ER departments was problematic. Sites that do not have OMFS support used a simple telephone referral to transfer patients to the OMFS center. The degree to which referrals were considered inappropriate led to operational and patient satisfaction difficulties. The introduction of an OMFS telemedicine system linking the three peripheral/"spoke" ER departments to the OMFS center/"hub" succeeded in increasing the appropriateness of patient transfers, developed the skills of the ER medical staff, and was believed to have led to an overall improvement in the early-stage management of this group of patients. The telemedicine system augmented the overall success of the Federation model. New uses for telemedicine within the OMFS service soon developed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».