Global Telemedicine Implementation and Integration Within Health Systems to Fight the COVID-19 Pandemic: A Call to Action
Notice bibliographique
Résumé
On March 11, 2020, the World Health Organization declared the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak as a pandemic, with over 720,000 cases reported in more than 203 countries as of 31 March. The response strategy included early diagnosis, patient isolation, symptomatic monitoring of contacts as well as suspected and confirmed cases, and public health quarantine. In this context, telemedicine, particularly video consultations, has been promoted and scaled up to reduce the risk of transmission, especially in the United Kingdom and the United States of America. Based on a literature review, the first conceptual framework for telemedicine implementation during outbreaks was published in 2015. An updated framework for telemedicine in the COVID-19 pandemic has been defined. This framework could be applied at a large scale to improve the national public health response. Most countries, however, lack a regulatory framework to authorize, integrate, and reimburse telemedicine services, including in emergency and outbreak situations. In this context, Italy does not include telemedicine in the essential levels of care granted to all citizens within the National Health Service, while France authorized, reimbursed, and actively promoted the use of telemedicine. Several challenges remain for the global use and integration of telemedicine into the public health response to COVID-19 and future outbreaks. All stakeholders are encouraged to address the challenges and collaborate to promote the safe and evidence-based use of telemedicine during the current pandemic and future outbreaks. For countries without integrated telemedicine in their national health care system, the COVID-19 pandemic is a call to adopt the necessary regulatory frameworks for supporting wide adoption of telemedicine.
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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 | 0,039 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».