Notice bibliographique
Résumé
A recent PricewaterhouseCoopers survey (HealthInsiders, Fall/Winter 2000) found that fewer than one-third (29.0%) of respondents knew that videoconferencing could be used to conduct medical tests and make diagnoses. The survey, in which a representative sample of 2592 Canadians aged 15 and older were quizzed about their knowledge of and attitudes toward telemedicine, also found that only 26.1% of respondents were familiar with the concept of dispensing medical advice and assessments by videoconferencing. Nearly one-quarter (24.2%) of respondents had heard of robotic surgery, while 18.2% were familiar with the practice of disease monitoring by telephone or the Internet. However, only 12.3% of respondents had heard of teletriage, in which a health care professional advises a person whether or not to seek emergency or other medical care. Canadians' actual experience with telemedicine is very limited. For instance, teletriage is the most frequently encountered type of service, but only 2.7% of respondents had experienced it. Women and people with children under 16 were more likely to have used this type of service. Although almost half of respondents (43.2%) indicated that they would be somewhat or very comfortable receiving medical advice and being diagnosed by a doctor who is not in the same room, only 27.1% were comfortable with the possibility of undergoing a medical procedure via telemedicine technology. When asked to name the most important benefit of telemedicine, 30.8% cited international cooperation, with doctors in different countries exchanging support and advice. Almost one-quarter (23.8%) thought the most important benefit was the possibility of more equal access to health care services for all Canadians. The greatest concern about telemedicine involved responsibility and liability for malpractice and errors, with 87.8% of respondents indicating that they were very or somewhat concerned. Almost three-quarters (72.1%) said they were very or somewhat concerned about differences in rules and regulations for the provision of health care among countries or provinces.
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 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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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 ».