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Enregistrement W2731937465 · doi:10.2147/por.s132316

Effective deployment of technology-supported management of chronic respiratory conditions: a call for stakeholder engagement

2017· article· en· W2731937465 sur OpenAlexaff
Richard W. Costello, Alexandra L. Dima, Dermot Ryan, Andrew McIvor, Kay Boycott, Alison Chisholm, David Price, John Blakey

Notice bibliographique

RevuePragmatic and Observational Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesRespiratory Effectiveness Group
Mots-clésMedicineBoycottHealth careStakeholderStakeholder engagementManagementPublic relationsFamily medicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Healthcare systems are under increasing strain, predominantly due to chronic non-communicable diseases. Connected healthcare technologies are becoming ever more capable and their components cheaper. These innovations could facilitate both self-management and more efficient use of healthcare resources for common respiratory diseases such as asthma and chronic obstructive pulmonary disease. However, newer technologies can only facilitate major changes in practice, and cannot accomplish them in isolation. FOCUS OF REVIEW: There are now large numbers of devices and software offerings available. However, the potential of such technologies is not being realised due to limited engagement with the public, clinicians and providers, and a relative paucity of evidence describing elements of best practice in this complex and evolving environment. Indeed, there are clear examples of wasted resources and potential harm. We therefore call on interested parties to work collaboratively to begin to realize the potential benefits and reduce the risks of connected technologies through change in practice. We highlight key areas where such partnership can facilitate the effective and safe use of technology in chronic respiratory care: developing data standards and fostering inter-operability, making collaborative testing facilities available at scale for small to medium enterprises, developing and promoting new adaptive trial designs, developing robust health economic models, agreeing expedited approval pathways, and detailed planning of dissemination to use. CONCLUSION: The increasing capability and availability of connected technologies in respiratory care offers great opportunities and significant risks. A co-ordinated collaborative approach is needed to realize these benefits at scale. Using newer technologies to revolutionize practice relies on widespread engagement and cannot be delivered by a minority of interested specialists. Failure to engage risks a costly and inefficient chapter in respiratory care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,224
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,289
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2240,289
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0140,023
Science ouverte0,0050,027
Intégrité de la recherche0,0150,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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