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Enregistrement W2072399233 · doi:10.1258/135763305775124650

Achievements and challenges on policies for allied health professionals who use telehealth in the Canadian Arctic

2005· article· en· W2072399233 sur OpenAlexafffundabout
David Hailey, Vicki Foerster, Bob Nakagawa, T M Wapshall, J A Murtagh, Jayne Smitten, J A Steblecki, Gretel Jianlin Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensMacEwan University3M (Canada)Fraser HealthUniversity of AlbertaNunavut Research InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGovernment of Nunavut
Mots-clésTelehealthScope of practiceGovernment (linguistics)Health careMedicineReimbursementService (business)Public relationsScope (computer science)JurisdictionLiabilityNursingTelemedicineBusinessPolitical scienceMarketingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We formulated policies and procedures for allied health professionals (AHPs) who provide services using telehealth in Nunavut, Canada's newest Arctic territory. These are a supplement to the clinical policies and procedures already established for Nunavut physicians and nurses. The services were in the areas of audiology, dietetics/nutrition, midwifery, occupational therapy, ophthalmic services, pharmacy, physiotherapy, psychology, respiratory therapy, social work and speech therapy. Documents specific to each of the services were developed, drawing on information from Government of Nunavut data, Nunavut healthcare providers and links made through the Internet. Topics included the scope and limitations of telehealth services, staff responsibilities, training and reporting, professional standards and cultural considerations. We also considered generic policies covering common issues such as jurisdiction, licensing and liability. The policies and procedures for AHPs will enhance and expand the successes already achieved with telehealth in Nunavut. The challenges are to balance the preferred approaches to service provision with the realities of health care and communications in an Arctic setting.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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