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Enregistrement W4212775913 · doi:10.2196/36888

eHealth in Norway Before and After the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4212775913 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Schopf

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeledermatologyTelemedicineNorwegianPandemiceHealthTelehealthGovernment (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careMedicineVideoconferencingMedical emergencyNursingInternet privacyMultimediaPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Regular teledermatology services were implemented in Norway in the early 1990s. Based on the available technology at the time, live interactive video consultation systems were implemented to facilitate remote consultations between dermatologists and general practitioners. With the introduction of digital cameras some years later, store-and-forward systems were introduced, but the live video systems remained popular. In the 2000s and early 2010s, there were few changes in the volume of Norwegian teledermatology services. During the 2010s, private teledermatology companies emerged, which provided both store-and-forward and live interactive video consultations. While previous services involved specialists and general practitioners, the new services now offered to patients enable them to interact with dermatologists directly. Objective This lecture aimed to provide a brief overview of the development of telemedicine in Norway before and during the COVID-19 pandemic with special focus on teledermatology. Methods This lecture provides a brief history of telemedicine in Norway with special attention to the impact of the ongoing COVID-19 pandemic. The content is based on personal experiences and literature references. Results The COVID-19 pandemic has had a profound impact on all parts of society. In Norway, it has also affected the way telemedicine is practiced. When the number of new infections increased substantially in early 2020, Norway was under lockdown. This had major consequences on the health care system. In response, the Norwegian government and health authorities strongly encouraged the use of telemedicine and implemented measures to support its use. Since then, there has been a large increase in the number of live video consultations both in specialist and community health care. Conclusions When the necessary technical infrastructure is in place, the remaining barriers to telemedicine use, such as reimbursement and integration of health care systems, can easily be overcome, which would result in high adoption rates of telemedicine. Conflicts of Interest TS is a partner of the Norwegian teledermatology provider “Askin.”

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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