Opportunity for Innovation: Experiences in Implementing Telehealth Services to Enhance Access to Healthcare during COVID-19 Pandemic in Sri Lanka: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Telehealth is the delivery of health-related services and information using electronic information and communication technologies. Telehealth enables the health service providers to connect with a remote patient to provide care, advice, reminders, education, intervention, monitoring and facilitates remote admissions. Due to COVID-19 related travel restrictions, disruptions in access to healthcare were observed in Sri Lanka. Therefore, a telehealth solution to connect patients where specialist medical doctors were inaccessible or unavailable, was planned and implemented in the North Central province of Sri Lanka in 2020. The objective of this case study is to describe the experience during the planning and implementation of the telehealth intervention. Issues faced during planning and implementation were securing adequate funds, limited knowledge of information technology among the health staff, the reluctance of patients to explain and show the signs through video consultation, and difficulties faced during the allocation of responsibility at each step of the telehealth services and provision of network facilities to peripheral hospitals. These issues were overcome by creating awareness among the key stakeholders on telehealth and its advantages, addressing concerns of the patients and conducting awareness campaigns on telehealth, streamlining the maintenance of equipment and most importantly, addressing concerns of the administrators, including health officials, and obtaining their consensus for the implementation of telehealth services. If these key issues can be forecasted and addressed timely, telehealth services could be successfully implemented in a resource-limited country like Sri Lanka.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».