Primary Care Informatics Response to Covid-19 Pandemic: Adaptation, Progress, and Lessons from Four Countries with High ICT Development
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
OBJECTIVE: Internationally, primary care practice had to transform in response to the COVID pandemic. Informatics issues included access, privacy, and security, as well as patient concerns of equity, safety, quality, and trust. This paper describes progress and lessons learned. METHODS: IMIA Primary Care Informatics Working Group members from Australia, Canada, United Kingdom and United States developed a standardised template for collection of information. The template guided a rapid literature review. We also included experiential learning from primary care and public health perspectives. RESULTS: All countries responded rapidly. Common themes included rapid reductions then transformation to virtual visits, pausing of non-COVID related informatics projects, all against a background of non-standardized digital development and disparate territory or state regulations and guidance. Common barriers in these four and in less-resourced countries included disparities in internet access and availability including bandwidth limitations when internet access was available, initial lack of coding standards, and fears of primary care clinicians that patients were delaying care despite the availability of televisits. CONCLUSIONS: Primary care clinicians were able to respond to the COVID crisis through telehealth and electronic record enabled change. However, the lack of coordinated national strategies and regulation, assurance of financial viability, and working in silos remained limitations. The potential for primary care informatics to transform current practice was highlighted. More research is needed to confirm preliminary observations and trends noted.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle