A Holistic Framework for Assisting Decision Makers of Healthcare Facilities to Assess Telemedicine Applications in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
This paper outlines some of the challenges that currently face healthcare systems in Kingdom of Saudi Arabia (KSA). Increasing and continuing demand for healthcare services is aggravated by a critical shortage of health human resources (HHR) and healthcare facilities (HCFs) especially in rural areas. In 2013, 17.8% of the population lived in rural and remote areas with a huge disparity in HCFs distribution, and 76% of physicians and 44.7% of nurses are non-Saudis. Current studies have shown the potential of telemedicine to alleviate these challenges. The use of telemedicine has been adopted and the telemedicine roadmap has been developed by the Ministry of Health (MOH) in KSA in collaboration with Canada Health Infoway (Infoway). This roadmap has identified many barriers and challenges likely to face the implementation of telemedicine in KSA. This paper describes a holistic framework to address these challenges and to assess telemedicine applications in order to assist decision makers of HCFs in KSA. The proposed framework is developed in collaboration with the National eHealth Strategy and Change Management Office in the Ministry of Health (MOH) and Prince Mohammad Medical City (PMMC) in KSA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».