Using Emerging Telehealth Technology as a Future Model in Vietnam During the COVID-19 Pandemic: Practical Experience From Phutho General Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Telehealth has emerged as a model of modern technology for health care services in Vietnam during the COVID-19 pandemic. To actively prevent the outbreak of COVID-19 by using a national digital transformation program, the Vietnamese Ministry of Health launched project 2628/Quyet dinh-Bo y te, which approved a scheme for remote medical examinations and treatments for 2020 to 2025. The project aims to connect 1000 hospitals to strengthen the quality of medical services by using the expertise of central hospitals to support rural areas via provincial hospitals. Phutho General Hospital (PGH) is one of leading provincial hospitals that participated in and applied the early telehealth systems in Vietnam. By using telehealth systems, PGH can offer valuable support to doctors' activities by streamlining and facilitating their work. Telehealth was demonstrated to be feasible, acceptable, and effective at PGH in Vietnam, and it resulted in considerable improvements in health care outcomes. The COVID-19 pandemic has facilitated the acceleration and enhancement of telehealth in Vietnam. The success of telehealth in Phutho may be a useful reference for other parts of the world. However, this telehealth system focuses on the connectivity among doctors rather than the connectivity between doctors and patients, which is an area that needs further assessment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».