The worldwide impact of telemedicine during COVID-19: current evidence and recommendations for the future
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, telemedicine has emerged worldwide as an indispensable resource to improve the surveillance of patients, curb the spread of disease, facilitate timely identification and management of ill people, but, most importantly, guarantee the continuity of care of frail patients with multiple chronic diseases. Although during COVID-19 telemedicine has thrived, and its adoption has moved forward in many countries, important gaps still remain. Major issues to be addressed to enable large scale implementation of telemedicine include: (1) establishing adequate policies to legislate telemedicine, license healthcare operators, protect patients' privacy, and implement reimbursement plans; (2) creating and disseminating practical guidelines for the routine clinical use of telemedicine in different contexts; (3) increasing in the level of integration of telemedicine with traditional healthcare services; (4) improving healthcare professionals' and patients' awareness of and willingness to use telemedicine; and (5) overcoming inequalities among countries and population subgroups due to technological, infrastructural, and economic barriers. If all these requirements are met in the near future, remote management of patients will become an indispensable resource for the healthcare systems worldwide and will ultimately improve the management of patients and the quality of care.
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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 | 0,021 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».