Impacts of a Large Decentralized Telepathology Network in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telepathology is a fast growing segment of the telemedicine field. As of yet, no prior research has investigated the impacts of large decentralized telepathology projects on patients, clinicians, and healthcare systems. This study aims to fill this gap. We report a benefits evaluation study of a large decentralized telepathology project deployed in Eastern Quebec, Canada whose main objective is to provide continuous coverage of intraoperative consultations in remote hospitals without pathologists on-site. The project involves 18 hospitals, making it one of the largest telepathology networks in the world. MATERIALS AND METHODS: We conducted 43 semistructured interviews with several telepathology users and hospital managers. Archival data on the impacts of the telepathology project (e.g., number of service disruptions, average time between initial diagnosis and surgery) were also extracted and analyzed. RESULTS: Our findings show that no service disruptions were recorded in hospitals without pathologists following the deployment of telepathology. Surgeons noted that the use of intraoperative consultations enabled by telepathology helped avoid second surgeries and improved accessibility to care services. Telepathology was also perceived by our respondents as having positive impacts on the remote hospitals' ability to retain and recruit surgeons. CONCLUSIONS: The observed benefits should not leave the impression that implementing telepathology is a trivial matter. Indeed, many technical, human, and organizational challenges may be encountered. Telepathology can be highly useful in regional hospitals that do not have a pathologist on-site. More research is needed to investigate the challenges and benefits associated with large decentralized telepathology networks.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».