Bridging the healthcare gap: Building the case for epilepsy virtual clinics in the current healthcare environment
Notice bibliographique
Résumé
Access to quality healthcare remains a challenge that is complicated by mounting pressures to control costs, and now, as we witness, the unprecedented strain placed on our healthcare delivery systems due to the COVID-19 pandemic. Challenges in healthcare access have driven a need for innovative approaches ensuring connectivity to health providers. Telehealth services and virtual clinics offer accessible disease management pathways for patients living in health resource limited areas or, as in the case of the COVID-19 pandemic, where there may be potential barriers to existing healthcare resources. Those suffering with serious chronic disorders often cannot be seen by a healthcare specialist due to their limited availability, or the lack of a specialist within a reasonable proximity. Epilepsy represents such a disorder where most of the world's population lacks the availability of necessary specialists. Virtual clinics allow for specialist care and an ability to perform necessary ambulatory electroencephalogram (EEG) monitoring by placing the technologies directly in patients' homes or at local clinics near the patients' homes. By moving the diagnostic process out of the hospital or epilepsy center, it becomes possible to overcome growing gaps in neurology services. Virtual clinics have the potential to expand access to high-quality, cost-effective care for the patient. The virtual clinic remotely connects those in need of medical support with specialists anywhere in the world, at any time of the day.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».