Telehealth as a Pandemic Silver Lining: Healthcare Lessons from COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is the third coronavirus to emerge in the past decade after the 2010 SARS-CoV and 2012 MERS-CoV, which originated in China and Saudi Arabia, respectively. The virus is transmitted via small droplets which are produced during activities such as coughing, sneezing, and talking and spread through close human contact or touching infected surfaces. Since its first reported case in Wuhan, China in December 2020, the virus has proved to be highly infectious, reaching epidemic levels with about 2.8 million COVID-19 cases recorded globally. As a result, the World Health Organization was prompted to declare it as a public health emergency of international concern. The virus is of unknown aetiology and has no clinical countermeasures to date; therefore, prevention is the best strategy to prevent its spread. Many countries have enforced physical distancing, banned public gathering, and restricted mobility and transportation options. However, such preventive measures have side-effects which negatively impact healthcare and population health at various levels. Physicians and nurses treating COVID-19 patients are often required to be isolated from their family. Further, clinicians who are not well-versed in the complexities and risks of infectious diseases are facing new challenges. Patients requiring regular or urgent care (e.g., expectant mothers and patients awaiting elective/ emergency surgery) are experiencing limited access to care. Telehealth can ameliorate some of these side-effects and improve healthcare access along with the quality of life for both patients and practitioners.
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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 | 0,012 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».