Clinical Telehealth Across the Disciplines: Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
Videoconferencing technologies can vastly expand the reach of healthcare practitioners by providing patients (particularly those in rural/remote areas) with unprecedented access to services. While this represents a fundamental shift in the way that healthcare professionals care for their patients, very little is known about the impact of these technologies on clinical workflow practices and interprofessional collaboration. In order to better understand this, we have conducted a focused literature review, with the aim of providing policymakers, administrators, and healthcare professionals with an evidence-based foundation for decision-making. A total of 397 articles focused on videoconferencing in clinical contexts were retrieved, with 225 used to produce this literature review. Literature in the fields of medicine (including general and family practitioners and specialists in neurology, dermatology, radiology, orthopedics, rheumatology, surgery, cardiology, pediatrics, pathology, renal care, genetics, and psychiatry), nursing (including hospital-based, community-based, nursing homes, and home-based care), pharmacy, the rehabilitation sciences (including occupational and physical therapy), social work, and speech pathology were included in the review. Full utilization of the capacity of videoconferencing tools in clinical contexts requires some basic necessary technical conditions to be in place (including basic technological infrastructure, site-to-site technological compatibility, and available technical support). The available literature also elucidates key strategies for organizational readiness and technology adoption (including the development of a change management and user training plan, understanding program cost and remuneration issues, development of organizational protocols for system use, and strategies to promote interprofessional collaboration).
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 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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».