Study quality and evidence of benefit in recent assessments of telemedicine
Notice bibliographique
Résumé
We carried out a systematic review of recent telemedicine assessments to identify scientifically credible studies that included comparison with a non-telemedicine alternative and that reported administrative changes, patient outcomes or the results of an economic assessment. From 605 publications identified in the literature search, 44 papers met the selection criteria and were included in the review. Four other publications were identified through references cited in one of the retrieved papers and from a separate project to give a total of 48 papers for consideration, which referred to 42 telemedicine programmes and 46 studies. Some kind of economic analysis was included in 25 (52%) of the papers. In considering the studies, we used a quality appraisal approach that took account of both study design and study performance. For those studies that included an economic analysis, a further quality-scoring approach was applied to indicate how well the economic aspects had been addressed. Twenty-four of the studies were judged to be of high or good quality and 11 of fair to good quality but with some limitations. Seven studies were regarded as having limited validity and a further four as being unacceptable for decision makers. New evidence on the efficacy and effectiveness of telemedicine was given by studies on geriatric care, intensive care and some of those on home care. For a number of other applications, reports of clinical or economic benefits essentially confirmed previous findings. Although further useful clinical and economic outcomes data have been obtained for some telemedicine applications, good-quality studies are still scarce.
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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 | 0,204 | 0,536 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».