Telehealth policy: Looking for global complementarity
Notice bibliographique
Résumé
Telehealth is gaining acceptance as a tool for bridging the local and global health-care divides. However, integrating telehealth into existing health infrastructures presents a daunting challenge for governments, policy makers, telehealth advocates and health-care workers. The development of specific inter-jurisdictional telehealth policies will significantly improve the ability to meet this challenge. In the policy context, one 'success' is the increasing number of jurisdictions addressing policy issues. However, policy decisions have largely been taken in isolation, within individual health institutions, regions, provinces/states or countries. This represents a failure of the current approach. Telehealth, by its very nature, has the ability to transgress existing geo-political boundaries. As a consequence, policy in any single jurisdiction may hamper or even cripple the ability of telehealth to fulfil its potential. Commonality--or at least complementarity--of approach to telehealth policy must be encouraged. To achieve this, it is essential to understand the current or anticipated regulatory constraints that may affect telehealth. We have begun a preliminary study of country-specific policy issues.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».