A review of teleradiology in Africa – Towards mobile teleradiology in Nigeria
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
eHealth is promoted as a means to strengthen health systems and facilitate universal health coverage. Sub-components (e.g. telehealth, telemedicine, mhealth) are seen as mitigators of healthcare provider shortages and poor rural and remote access. Teleradiology (including mobile teleradiology), widespread in developed nations, is uncommon in developing nations. Decision- and policy-makers require evidence to inform their decisions regarding implementation of mobile teleradiology in Nigeria and other sub-Saharan countries. To gather evidence, Scopus and PubMed were searched using defined search strings (September 2020). Duplicates were removed, and titles and abstracts reviewed using specified selection criteria. Full-text papers of selected resources were retrieved and reviewed against the criteria. Insight from included studies was charted for eight a priori categories of information: needs assessment, implementation, connectivity, evaluation, costing, image display, image capture and concordance. Fifty-seven articles were identified, duplicates removed and titles and abstracts of remaining articles reviewed against study criteria. Twenty-six papers remained. After review of full-texts, ten met the study criteria. These were summarised, and key insights for the eight categories were charted. Few papers have been published on teleradiology in sub-Saharan Africa. Teleradiology, including mobile teleradiology, is feasible in sub-Saharan Africa for routine X-ray support of patients and healthcare providers in rural and remote locations. Former technical issues (image quality, transmission speed, image compression) have been largely obviated through the high-speed, high-resolution digital imaging and network transmission capabilities of contemporary smartphones and mobile networks, where accessible. Comprehensive studies within the region are needed to guide the widespread introduction of mobile teleradiology.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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