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Enregistrement W3155568429 · doi:10.1038/s41531-021-00177-8

Expediting telehealth use in clinical research studies: recommendations for overcoming barriers in North America

2021· article· en· W3155568429 sur OpenAlexaff
Anna Naito, Anne‐Marie Wills, Thomas F. Tropea, Adolfo Ramirez‐Zamora, Robert A. Hauser, Davide Martino, Travis H. Turner, Miriam R. Rafferty, Mitra Afshari, Karen L. Williams, Okeanis Vaou, Martin J. McKeown, Letty Ginsburg, Adi Ezra, Robert Iansek, Kristin Wallock, Christiana Evers, Karlin Schroeder, Rebeca DeLeon, Nicole Yarab, Roy N. Alcalay, James C. Beck

Notice bibliographique

Revuenpj Parkinson s Disease · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeParkinson Study GroupParkinson's Foundation
Mots-clésTelehealthMedicineTelemedicineLicensureMEDLINENursingHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite data supporting the rapid adoption of telehealth in the delivery of clinical care in North America, the implementation of telehealth visits in clinical research studies has faced critical barriers. These challenges include: (1) variations in state licensure requirements for telehealth; (2) disparities in access to telehealth among disadvantaged populations; (3) lack of consistency among individual Investigational Review Boards (IRBs). Each barrier prevents the systematic conversion of research protocols to include telehealth visits. The Parkinson’s Foundation and members of the Parkinson Study Group submit this Comment to highlight current challenges to implementing telehealth visits for clinical research studies. Our objective is to provide a consensus statement emphasizing the urgent need for regulators to standardize adoption of telehealth practices and to propose recommendations to reduce the burden for implementation in existing research study protocols.

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)0,701
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,747
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7010,747
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,010
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0110,021
Communication savante0,0270,052
Science ouverte0,0160,028
Intégrité de la recherche0,0390,045
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,315
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,221 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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