A Blueprint for the Conduct of Large, Multisite Trials in Telemedicine
Notice bibliographique
Résumé
Recent literature supports the efficacy and efficiency of telemedicine in improving various health outcomes despite the wide variability in results. Understanding site-specific issues in the implementation of telemedicine trials for broader replication and generalizability of results is needed. Lessons can be learned from existing trials, and a blueprint can guide researchers to conduct these challenging studies using telemedicine more efficiently and effectively. This viewpoint presents relevant challenges and solutions for conducting multisite telemedicine trials using 7 ongoing and completed studies funded by the Patient-Centered Outcomes Research Institute portfolio of large multisite trials to highlight the challenges in implementing telemedicine trials. Critical issues of ensuring leadership and buy-in, appropriate funding, and diverse and representative trials are identified and described, as well as challenges related to clinical, informatics, regulatory, legal, quality, and billing. The lessons learned from these studies were used to create a blueprint of key aspects to consider for the design and implementation of multisite telemedicine trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,792 | 0,741 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,036 |
| Communication savante | 0,040 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,075 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».