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Enregistrement W3039052129 · doi:10.3390/drones4030030

The Application of Drones in Healthcare and Health-Related Services in North America: A Scoping Review

2020· review· en· W3039052129 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrones · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDroneHealth careCINAHLScopusBusinessHealth servicesService (business)Computer scienceWorld Wide WebMEDLINEMedicineNursingPolitical scienceMarketingPsychological interventionPopulationEconomic growthEnvironmental healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using drone aircraft to deliver healthcare and other health-related services is a relatively new application of this technology in North America. For health service providers, drones represent a feasible means to increase their efficiency and ability to provide services to individuals, especially those in difficult to reach locations. This paper presents the results of a scoping review of the research literature to determine how drones are used for healthcare and health-related services in North America, and how such applications account for human operating and machine design factors. Data were collected from PubMed, CINAHL, Scopus, Web of Science, and IEEE Xplore using a block search protocol that combined 13 synonyms for “drone” and eight broad terms capturing healthcare and health-related services. Four-thousand-six-hundred-and-sixty-five documents were retrieved, and following a title, abstract, and full-text screening procedure completed by all authors, 29 documents were retained for analysis through an inductive coding process. Overall, findings indicate that drones may represent a financially feasible means to promote healthcare and health-related service accessibility for those in difficult-to-reach areas; however, further work is required to fully understand the costs to healthcare organizations and the communities they serve.

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.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,271 · 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