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Enregistrement W2750166554 · doi:10.1080/16549716.2017.1340254

A roadmap for the implementation of mHealth innovations for image-based diagnostic support in clinical and public-health settings: a focus on front-line health workers and health-system organizations

2017· article· en· W2750166554 sur OpenAlex
Lee Wallis, Marie Hasselberg, Catharina Barkman, Isaac I. Bogoch, Sean Broomhead, Guy A. Dumont, Johann Groenewald, Johan Lundin, Johan Norell Bergendahl, Peter S. Nyasulu, Maud Olofsson, Lars Weinehall, Lucie Laflamme

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUmeå Universitet
Mots-clésmHealthFront linePublic healthFocus (optics)MedicineBusinessEnvironmental healthPublic relationsPolitical scienceNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diagnostic support for clinicians is a domain of application of mHealth technologies with a slow uptake despite promising opportunities, such as image-based clinical support. The absence of a roadmap for the adoption and implementation of these types of applications is a further obstacle. OBJECTIVES: This article provides the groundwork for a roadmap to implement image-based support for clinicians, focusing on how to overcome potential barriers affecting front-line users, the health-care organization and the technical system. METHODS: A consensual approach was used during a two-day roundtable meeting gathering a convenience sample of stakeholders (n = 50) from clinical, research, policymaking and business fields and from different countries. A series of sessions was held including small group discussions followed by reports to the plenary. Session moderators synthesized the reports in a number of theme-specific strategies that were presented to the participants again at the end of the meeting for them to determine their individual priority. RESULTS: There were four to seven strategies derived from the thematic sessions. Once reviewed and prioritized by the participants some received greater priorities than others. As an example, of the seven strategies related to the front-line users, three received greater priority: the need for any system to significantly add value to the users; the usability of mHealth apps; and the goodness-of-fit into the work flow. Further, three aspects cut across the themes: ease of integration of the mHealth applications; solid ICT infrastructure and support network; and interoperability. CONCLUSIONS: Research and development in image-based diagnostic pave the way to making health care more accessible and more equitable. The successful implementation of those solutions will necessitate a seamless introduction into routines, adequate technical support and significant added value.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,425 · 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