The promise of telemedicine in Pakistan: A systematic review
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
BACKGROUND: Telemedicine offers the possibility of provision of medical assistance to remote patients, and it has great potential in developing countries like Pakistan. Telemedicine solves logistical barriers, gives support to weak health systems, and helps to establish worldwide networks of healthcare professionals. Because of the high implementation costs, it is not possible yet to adopt telehealth systems for low- and middle-income nations. OBJECTIVE: To present a revision of region-based telemedical services in Pakistan. METHODS: Libraries such as PubMed (Medline), CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), Scopus (EMBASE), and Google Scholar were used for document search. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was adopted to conduct study quality. Many of the studies (n-8) included in the review were of high quality as assessed through the Newcastle-Ottawa scale. Selected study characteristics were further analyzed based on different parameters such as publication year, sample size, study design, methods, motivation, and outcomes. RESULTS: Search produced 955 articles and 11 items were ultimately selected to conduct the review. These studies were further characterized as region-based telemedicine implementation. Out of 11, eight studies were conducted in the urban region and three studies were conducted in the rural areas of Pakistan. Many studies produced evidence on telehealth interventions by smartphone services such as SMS, apps, and web-based telemedicine. CONCLUSIONS: Telehealth interventions such as mHealth, eHealth, telemedicine, and telepharmacy in Pakistan were introduced starting from the last two decades. For obtaining the full benefits of these technologies, it is necessary that they but certainly need to become an integral part of Pakistan's current health infrastructure.
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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 | 0,021 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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