Virtual Care With Digital Technologies for Rural Canadians Living With Cardiovascular Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Canada is a wealthy nation with a geographically diverse population, seeking health innovations to better serve patients in accordance with the Canada Health Act. In this country, population and geography converge with social determinants, policy, procurement regulations, and technological advances with the goal to achieve equity in the management and distribution of health care. Rural and remote patients are a vulnerable population; when managing chronic conditions like cardiovascular disease, there is currently inequity to accessing specialist physicians at the recommended frequency-increasing the likelihood of poor health outcomes. Ensuring equitable care for this population is an unrealized priority of several provincial and federal government mandates. Virtual care technology might provide practical, economical, and innovative solutions to remedy this discrepancy. We conducted a scoping review of the literature pertaining to the use of virtual care technologies to monitor patients living in rural areas of Canada with cardiovascular disease. A search strategy was developed to identify the literature specific to this context across 3 bibliographic databases. Two hundred thirty-two unique citations were ultimately assessed for eligibility, of which 37 met the inclusion criteria. In our assessment of these articles, we provide a summary of the interventions studied, their reported effectiveness in reducing adverse events and mortality, the challenges to implementation, and the receptivity of these technologies among patients, providers, and policy-makers. Furthermore, we glean insight into the barriers and opportunities to ensure equitable care for rural patients and conclude that there is an ongoing need for clinical trials on virtual care technologies in this context.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle