e-Health Technological Ecosystems: Advanced Solutions to Support Informal Caregivers and Vulnerable Populations During the COVID-19 Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study highlights the importance of technological ecosystems in supporting informal caregivers and vulnerable populations in coping with the ongoing coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: This study integrates the available literature on internet of things (IoT) e-health ecosystem and informal care. Results: In the first part of this article, we describe the health consequences of quarantine and isolation and outline the potential role of informal care in containing the risk of spreading the infection and reducing the burden on the health care system. Then, we present an overview of the characteristics of emerging technological ecosystems in health care and how they can be adopted as a strategic option to achieve different goals: (1) support informal carers to help vulnerable populations during quarantine and isolation and facilitate the recovery process; (2) promote the adoption of e-health and telemedicine resources to reduce the well-documented burden experienced by caregivers; and (3) lessen the various forms of digital disadvantage among vulnerable individuals, who are at more risk to be digitally excluded. In the last part of this work, we introduce solutions to overcome potential challenges related to the development and adoption of advanced technological ecosystems and propose a reflection on the legacy of COVID-19 on telemedicine. Conclusions: Thanks to the disruptive potential of IoT for health and wellness promotion, technological ecosystems emerge as a valuable resource to support both informal carers and vulnerable populations. The main factors that represent a strategic advantage of a technological ecosystem are affordability, regulatory, and availability. A high degree of interconnection between all the stakeholders emerges as a key element for the provision of intergenerational care. The most important technical challenges of IoT e-health require to optimize privacy, security, and user-friendliness of IoT e-health.
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 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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».