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Enregistrement W2805619904 · doi:10.4018/978-1-5225-5460-8.ch019

Revisiting Project Definition/Initiation for Telemedicine Services

2018· book-chapter· en· W2805619904 sur OpenAlexaff
Suzanne Wood, Cynthia LeRouge, Bengisu Tulu, Joseph Tan

Notice bibliographique

RevueAdvances in healthcare information systems and administration book series · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthTelemedicineTelecareBusiness modelBusinessKnowledge managementBusiness planProcess managementConceptualizationCritical success factorHealth careComputer scienceMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare organizations and stakeholders are profoundly challenged in transiting a telemedicine project into a sustainable telehealth service line. While project management best practices have added values across multiple domains, a knowledge gap exists on informed execution of telehealth best practices. Project definition, or initiation, sets the strategic vision (and plan) for a project. It is the predominant stage in a project. As project initiation hugely defines project success, revisiting this stage for telemedicine may help to inform key actors on ways to achieve an optimal delivery of such services. Indeed, winning telehealth services require well-knitted intra- and inter-organizational collaboration on technology adoption across different organizational arrangements and among key stakeholders. Hence, a model redefining key project initiation components is used to drive our analysis. Drawing from collected data of a multisite telestroke implementation and anchoring on the model's conceptualization, the authors explore in-depth how project initiation can be strategically framed within the telemedicine context. The interpretative findings from the data analysis, with each case surmising a distinct telemedicine business model, provide further insights on the collaborative uptake of telestroke programs. More specifically, the authors extend the analysis through comparative examination of key factors that promote or impede adoption via the lens of five distinct telecare business models: (1) the outsourced model; (2) the alliance model; (3) the not-for-profit private hospital network model; (4) the not-for-profit university sponsored network model; and (5) the for-profit private hospital network model. Together, the insights provided by this contribution will help efforts directed towards contextualizing key elements of project initiation in telemedicine and highlight the alignments of critical factors that can impact future telehealth efforts.

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)0,156
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1560,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0110,016
Communication savante0,0240,018
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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