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Enregistrement W2896880582 · doi:10.2196/12077

The Internet of Things in Health Care in Oxford: Protocol for Proof-of-Concept Projects

2018· article· en· W2896880582 sur OpenAlexvenueno aff
Edward Meinert, Michelle Helena van Velthoven, David Brindley, Abrar Alturkistani, Kimberley Foley, Siân Rees, Glenn Wells, Nick de Pennington

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch England
Mots-clésHealth careThe InternetProtocol (science)Internet privacyHealth care deliveryPopulationMedicinePublic relationsNursingComputer scienceAlternative medicineWorld Wide WebPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Demands on health services across are increasing because of the combined challenges of an expanding and aging population, alongside complex comorbidities that transcend the classical boundaries of modern health care. Continuing to provide and coordinate care in the current manner is not a viable route to sustain the improvements in health outcomes observed in recent history. To ensure that there continues to be improvement in patient care, prevention of disease, and reduced burden on health systems, it is essential that we adapt our models of delivery. Providers of health and social care are evolving to face these pressures by changing the way they think about the care system and, importantly, how to involve patients in the planning and delivery of services. OBJECTIVE: The objective of this paper is to provide (1) an overview of the current state of Internet of Things (IoT) and key implementation considerations, (2) key use cases demonstrating technology capabilities, (3) an overview of the landscape for health care IoT use in Oxford, and (4) recommendations for promoting the IoT via collaborations between higher education institutions and industry proof-of-concept (PoC) projects. METHODS: This study describes the PoC projects that will be created to explore cost-effectiveness, clinical efficacy, and user adoption of Internet of Medical Things systems. The projects will focus on 3 areas: (1) bring your own device integration, (2) chronic disease management, and (3) personal health records. RESULTS: This study is funded by Research England's Connecting Capability Fund. The study started in March 2018, and results are expected by the end of 2019. CONCLUSIONS: Embracing digital solutions to support the evolution and transformation of health services is essential. Importantly, this should not simply be undertaken by providers in isolation. It must embrace and exploit the advances being seen in the consumer devices, national rollout of high-speed broadband services, and the rapidly expanding medical device industry centered on mobile and wearable technologies. Oxford University Hospitals and its partner providers, patients, and stakeholders are building on their leading position as an exemplar site for digital maturity in the National Health Service to implement and evaluate technologies and solutions that will capitalize on the IoT. Although early in the application to health, the IoT and the potential it provides to make the patient a partner at the center of decisions about care represent an exciting opportunity. If achieved, a fully connected and interoperable health care environment will enable continuous acquisition and real-time analysis of patient data, offering unprecedented ability to monitor patients, manage disease, and potentially deliver early diagnosis. The clinical benefit of this is clear, but additional patient benefit and value will be gained from being able to provide expert care at home or close to home. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/12077.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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