A New Dimension of Health Care: The Benefits, Limitations and Implications of Virtual Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Background: Virtual medicine has been rapidly evolving over the past several decades. However, obstacles such as data security, inadequate funding and limited technological resources have hindered its seamless incorporation into the health care system. The recent pandemic has induced a widespread adoption of virtual care practices to remove the need for physical meetings between patients and health care practitioners. Purpose: This literature review aims to examine the current state of virtual medicine amid the COVID-19 pandemic and evaluate the benefits, limitations and implications of continuing technological advancements in the future. Findings: Most of the available literature suggests that the recent adoption of virtual medicine has allowed practitioners to cut down on costs and secondary expenses while maintaining the quality of medical care services. Due to the growing consumer demand, researchers predict that virtual medicine may be a viable modality for patient care post-pandemic. However, concerns surrounding patient security and digital infrastructure threaten the ability of virtual medicine to provide quality and effective health care. Additionally, rural virtual medicine programs face challenges in expanding services due to the scarcity of information and communication technology specialists and inadequate funding. Comprehensive legislation and governance standards must be implemented to ensure proper data security and privacy. Additional funds may also be required to train staff, reform current digital software and improve the quality of service. The proliferation of advanced technologies and improvements in current platforms will enable more providers to render virtual medical care services.
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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 | 0,000 | 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 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 ».