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Enregistrement W3094303471 · doi:10.2196/18426

Implementation and Application of Telemedicine in China: Cross-Sectional Study

2020· article· en· W3094303471 sur OpenAlexvenueno aff
Fangfang Cui, Qianqian Ma, Xianying He, Yunkai Zhai, Jie Zhao, Baozhan Chen, Dongxu Sun, Jinming Shi, Mingbo Cao, Zhenbo Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineTeleradiologyComputer scienceVideoconferencingTelepathologyDICOMMedical emergencyCross-sectional studyMedicineTelecommunicationsHealth careArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telemedicine has been used widely in China and has benefited a large number of patients, but little is known about the overall development of telemedicine. OBJECTIVE: The aim of this study was to perform a national survey to identify the overall implementation and application of telemedicine in Chinese tertiary hospitals and provide a scientific basis for the successful expansion of telemedicine in the future. METHODS: The method of probability proportionate to size sampling was adopted to collect data from 161 tertiary hospitals in 29 provinces, autonomous regions, and municipalities. Charts and statistical tests were applied to compare the development of telemedicine, including management, network, data storage, software and hardware equipment, and application of telemedicine. Ordinal logistic regression was used to analyze the relationship between these factors and telemedicine service effect. RESULTS: Approximately 93.8% (151/161) of the tertiary hospitals carried out telemedicine services in business-to-business mode. The most widely used type of telemedicine network was the virtual private network with a usage rate of 55.3% (89/161). Only a few tertiary hospitals did not establish data security and cybersecurity measures. Of the 161 hospitals that took part in the survey, 100 (62.1%) conducted remote videoconferencing supported by hardware instead of software. The top 5 telemedicine services implemented in the hospitals were teleconsultation, remote education, telediagnosis of medical images, tele-electrocardiography, and telepathology, with coverage rates of 86.3% (139/161), 57.1% (92/161), 49.7% (80/161), 37.9% (61/161), and 33.5% (54/161), respectively. The average annual service volume of teleconsultation reached 714 cases per hospital. Teleconsultation and telediagnosis were the core charging services. Multivariate analysis indicated that the adoption of direct-to-consumer mode (P=.003), support from scientific research funds (P=.01), charging for services (P<.001), number of medical professionals (P=.04), network type (P=.02), sharing data with other hospitals (P=.04), and expertise level (P=.03) were related to the effect of teleconsultation. Direct-to-consumer mode (P=.01), research funding (P=.01), charging for services (P=.01), establishment of professional management departments (P=.04), and 15 or more instances of remote education every month (P=.01) were found to significantly influence the effect of remote education. CONCLUSIONS: A variety of telemedicine services have been implemented in tertiary hospitals in China with a promising prospect, but the sustainability and further standardization of telemedicine in China are still far from accomplished.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,406 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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