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Enregistrement W4205207900 · doi:10.2196/17278

The Use of Blockchain Technology in the Health Care Sector: Systematic Review

2022· review· en· W4205207900 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainHealth careComputer scienceHealth technologyHealth information technologyDatabase transactionScopusThe InternetQuality (philosophy)Knowledge managementData scienceMEDLINEWorld Wide WebComputer securityPolitical scienceDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Blockchain technology is a part of Industry 4.0's new Internet of Things applications: decentralized systems, distributed ledgers, and immutable and cryptographically secure technology. This technology entails a series of transaction lists with identical copies shared and retained by different groups or parties. One field where blockchain technology has tremendous potential is health care, due to the more patient-centric approach to the health care system as well as blockchain's ability to connect disparate systems and increase the accuracy of electronic health records. OBJECTIVE: The aim of this study was to systematically review studies on the use of blockchain technology in health care and to analyze the characteristics of the studies that have implemented blockchain technology. METHODS: This study used a systematic review methodology to find literature related to the implementation aspect of blockchain technology in health care. Relevant papers were searched for using PubMed, SpringerLink, IEEE Xplore, Embase, Scopus, and EBSCOhost. A quality assessment of literature was performed on the 22 selected papers by assessing their trustworthiness and relevance. RESULTS: After full screening, 22 papers were included. A table of evidence was constructed, and the results of the selected papers were interpreted. The results of scoring for measuring the quality of the publications were obtained and interpreted. Out of 22 papers, a total of 3 (14%) high-quality papers, 9 (41%) moderate-quality papers, and 10 (45%) low-quality papers were identified. CONCLUSIONS: Blockchain technology was found to be useful in real health care environments, including for the management of electronic medical records, biomedical research and education, remote patient monitoring, pharmaceutical supply chains, health insurance claims, health data analytics, and other potential areas. The main reasons for the implementation of blockchain technology in the health care sector were identified as data integrity, access control, data logging, data versioning, and nonrepudiation. The findings could help the scientific community to understand the implementation aspect of blockchain technology. The results from this study help in recognizing the accessibility and use of blockchain technology in the health care sector.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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