Sensors and digital medicine in orthopaedic surgery
Notice bibliographique
Résumé
Digital health principles are starting to be evident in medicine. Orthopaedic trauma surgery is also being impacted -indirectly by all other improvements in the health ecosystem but also in particular efforts aimed at trauma surgery. Data acquisition is changing how evidence is gathered and utilized. Sensors are the pen and paper of the next wave of data acquisition. Sensors are gathering wide arrays of information to facilitate digital health relevance and adoption. Early adaption of sensor technology by the nonlegacy health environment is what has made sensor driven data acquisition so palatable to the normal health care system. As it applies to orthopaedic trauma, current sensor driven diagnostics and surveillance are nowhere near as developed as in the larger medical community. Digital health is being explored for health care records, data acquisition in diagnostics and rehabilitation, wellness to health care translation, intraoperative monitoring, surgical technique improvement, as well as some early-stage projects in long-term monitoring with implantable devices. The internet of things is the next digital wave that will undoubtedly affect medicine and orthopaedics. Internet of things (loT) devices are now being used to enable remote health monitoring and emergency notification systems. This article reviews current and future concepts in digital health that will impact trauma care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».