Telemedicine as the New Outpatient Clinic Gone Digital: Position Paper From the Pandemic Health System REsilience PROGRAM (REPROGRAM) International Consortium (Part 2)
Notice bibliographique
Résumé
Technology has acted as a great enabler of patient continuity through remote consultation, ongoing monitoring, and patient education using telephone and videoconferencing in the coronavirus disease 2019 (COVID-19) era. The devastating impact of COVID-19 is bound to prevail beyond its current reign. The vulnerable sections of our community, including the elderly, those from lower socioeconomic backgrounds, those with multiple comorbidities, and immunocompromised patients, endure a relatively higher burden of a pandemic such as COVID-19. The rapid adoption of different technologies across countries, driven by the need to provide continued medical care in the era of social distancing, has catalyzed the penetration of telemedicine. Limiting the exposure of patients, healthcare workers, and systems is critical in controlling the viral spread. Telemedicine offers an opportunity to improve health systems delivery, access, and efficiency. This article critically examines the current telemedicine landscape and challenges in its adoption, toward remote/tele-delivery of care, across various medical specialties. The current consortium provides a roadmap and/or framework, along with recommendations, for telemedicine uptake and implementation in clinical practice during and beyond COVID-19.
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.
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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».