A COMMENTARY ON SHIFT IN BUSINESS STRATEGIES OF INDIAN HEALTH CARE INDUSTRY WITH COVID-19 AS A TRIGGER
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.
Notice bibliographique
Résumé
Medical tourism has become a booming industry in the recent past. People from all around the world cross the borders for better medical treatment. The leading destinations with markets for medical tourism include Malaysia, Thailand, India, Singapore, Turkey, and United States. Latest medical technology, high-quality services, insurance are a few of the criteria medical tourists seek for. As public-funded well-being insurance is unable to keep pace with the increasing demands of a growing aging population, patients from the United Kingdom and Canada travel to India to beat the huge waiting period for the routine procedures. The unprecedented COVID-19 outbreak has forced the market to observe diminishing growth. The pandemic is predicted to have a negative impact on this growing industry. The organizations, involved in the development of the medical tourism, stare at a dark future. It is, therefore, necessary to streamline the industry in view of this dismal scenario. However, with the growing technological development, one such platform that can bridge the distance in the health sector is telemedicine. This paper is an attempt to study the growing importance of telemedicine in a developing country like India. The research is based on both primary and secondary data along with a thorough literature review. Post lockdown telemedicine is likely to grow, and telemedicine is probably the future of the healthcare industry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle