Telemedicine in palliative care: a review of systematic reviews.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the quality of systematic reviews on telemedicine applications in palliative care. METHODS: A structured literature review was conducted to identify systematic reviews dealing with telemedicine in palliative care; the AMSTAR (Assessment of Multiple Systematic Reviews) checklist was used to appraise the evidence related to the systematic reviews. RESULTS: 405 records were initially identified; of these 14 were eligible for full-text analysis. In summary, the research strategy allowed the identification of 6 reviews to be included which showed a medium quality (AMSTAR score in between 4 and 7). All the included systematic reviews considered telemedicine applications as a feasible means to be used in palliative care; however, the positive findings are counterbalanced by several critical issues mainly related to the evidence from the primary studies included in each single review. CONCLUSIONS: Results of this first attempt to appraise the evidence in the field of telemedicine applications in palliative care highlighted that there is still limited evidence related to this approach. Strengths and weaknesses that impact on the general quality of the reviews were identified and relevant points to be taken into account for future research were suggested.
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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 | 0,022 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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; 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 ».