Effective deployment of technology-supported management of chronic respiratory conditions: a call for stakeholder engagement
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».