Experience With Store-and-Forward Consultations in Providing Access to Pediatric Endocrine Consultations in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric specialists are often unavailable in low- and middle-income countries. As part of multiple professional associations' efforts to improve access to endocrine expertise globally, a pediatric endocrine teleconsultation network was established on a store-and-forward teleconsultation platform to facilitate focused, language-appropriate advice that can be kept for future reference while bypassing real-time video-conferencing, and obviating the need for a scheduled appointment. User information was recorded, and quality statistics on network performance and qualitative evaluation by referring physicians were analyzed. Over a 3-year period, 81 referrers (88% from Haiti) and 13 pediatric endocrinologists registered onto the network and discussed 47 pediatric endocrine cases, exchanging a total of 412 messages for a median of 7 messages (IQR 5, 11) per case. Diagnoses spanned the spectrum of pediatric endocrine disorders. According to referrers, an appropriate expert was consulted and an answer provided sufficiently quickly in 100% of cases. The answer was well-adapted to their environment in 86%, and referrers were able to follow the advice given in 72%. All but one referrer found the advice helpful, it clarified the diagnosis in 88%, assisted with management in 93%, improved patient's symptoms in 77%, improved function in 77%, and was considered cost-saving in 50%. Perceived benefits of the consultations were academic instruction, setting-adapted advice beyond the scope of guidelines or textbooks, and advancement in the diagnostic process. Pediatric endocrine remote store-and-forward consultations in low- and middle-income countries may provide a reasonable alternative to face-to-face visits, providing clinical and educational benefit, and a potential for cost-saving.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».