Reflections on Digital Health Tools for Respiratory Applications
Notice bibliographique
Résumé
Background: In May 2019, the International Society for Aerosols in Medicine (ISAM) and the International Pharmaceutical Aerosol Consortium on Regulation and Science (IPAC-RS) held a one-day workshop on digital health tools for respiratory therapies, with speakers representing views of patients, pharmaceutical and technology companies, physicians, and payors. Methods: Workshop presentations, audience discussions, and research of relevant literature form the basis of this article. Results: Conversations and publications to date illustrate the broad, and growing, interest in digital technologies, but also highlight a few gaps. The key messages are: (1) There are many great technologies, from simple to complex, but there is still an imperfect understanding of the problems that digital tools need to solve. The current approach often starts with a technology “solution” and then identifying the problems that it could address. This is a poor design practice: the offered technology may not represent the optimum solution to that problem; and that “problem” itself may not represent issues that patients or the health care system deem to be of high priority. (2) Respiratory medicine currently lacks widely accepted and easily measured biomarkers or hand-held diagnostic technologies that could be commercialized for complex/heterogeneous diseases such as asthma (unlike in other areas, e.g., diabetes). (3) There are no obvious solutions that integrate the perspectives of the many stakeholders—from patients to physicians to payors—to make the new field commercially viable, and the incentives of various parties in the health care system are misaligned. (4) A continued dialog, information sharing, mutual education, and collaborations are important in bringing the promise of digital respiratory medicine to fruition. Conclusions: Digital tools for diagnosis and management of respiratory conditions are an active area of research and development but long-term success in this field will depend on identifying real needs, and integrating the often-diverging interests of the various partners in each country's health care system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,068 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,027 | 0,058 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».