Telepathology Impacts and Implementation Challenges: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Telepathology is a particular form of telemedicine that fundamentally alters the way pathology services are delivered. Prior reviews in this area have mostly focused on 2 themes, namely technical feasibility issues and diagnosis accuracy. OBJECTIVES: To synthesize the literature on telepathology implementation challenges and broader organizational and societal impacts and to propose a research agenda to guide future efforts in this domain. DATA SOURCES: Two complementary databases were systematically searched: MEDLINE (PubMed) and ABI/INFORM (ProQuest). Peer-reviewed articles and conference proceedings were considered. The final sample consisted of 159 papers published between 1992 and 2013. CONCLUSIONS: This review highlights the diversity of telepathology networks and the importance of considering these distinctions when interpreting research findings. Various network structures are associated with different benefits. Although the dominant rationale in single-site projects is financial, larger centralized and decentralized telepathology networks are targeting a more diverse set of benefits, including extending access to pathology to a whole region, achieving substantial economies of scale in workforce and equipment, and improving quality by standardizing care. Importantly, our synthesis reveals that the nature and scale of encountered implementation challenges also varies depending on the network structure. In smaller telepathology networks, organizational concerns are less prominent, and implementers are more focused on usability issues. As the network scope widens, organizational and legal issues gain prominence.
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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».