Effectiveness and Barriers of Telehealth Services During COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus outbreak has introduced many challenges for the health-care delivery system, its workers, and health-care recipients. To overcome the challenges coming up during the coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic, health-care sector was majorly helped by telehealth, e-health, and technologies involved in consultation, diagnosis, and treatment of patients from a distance. However, it has own benefits and barriers, which are discussed in this review. This review has been conducted through searching five databases including PubMed, ResearchGate, Google Scholar, Cochrane, and ScienceDirect. Inclusion criteria included studies clearly defining any use of telehealth services during COVID-19 pandemic and its effects and barriers, written in English language, published from 2019 to till date, and including studies from different countries. Narrative synthesis was undertaken to summarize and report the findings. Ten studies met the inclusion criteria out of the 97 search results. The articles included in our studies showed a significant increase in the uptake of telehealth services during this COVID-19 pandemic. Countries like the U.S.A showed an 80% decline in-person visits among the Canadian population 41% of them wanted virtual visits compared to in-person visits. The patients have reported high satisfaction with telehealth services according to the related studies although have reported hindrances and potential barriers to it like limited access to Internet availability, devices, lack of awareness about technology, high cost for implementation, and legal framework related to policies that includes privacy and confidentiality. Based on the findings of this review study, telehealth has been found as an effective way of health delivery system in these difficult times, but there are certain factors and issues related to its use which need to be looked upon. This narrative review indicates that the use of telemedicine and telehealth services during this COVID-19 pandemic has a plan of much help, as when compared to the barriers, it may produce to reach a large population at their home without putting the lives of health-care workers and the patients themselves at risk.
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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 | 0,016 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».