Notice bibliographique
Résumé
This entry provides a brief review of the historical origin and evolution of telemedicine, starting with the pioneering work of Nobel laureate Willem Einthoven, Dutch clinician and physiologist, in 1906, who demonstrated the feasibility of transmitting heart sounds over telephone lines. During the ensuing millennium, telemedicine has undergone several epochs of growth, retrenchment, and transformation. The cyclical trends and eventual persistence of telemedicine are explained by the intransigent problems of healthcare inequity, uneven access, cost inflation, and the promise of telemedicine to address them. Initial resistance to telemedicine reflected technical limitations and excessive cost of the infrastructure. In the United States, the role of government in supporting telemedicine has been discordant. There was a concern about large‐scale expansion in pent‐up demand for care once it became readily available and accessible through technology, which might threaten the stability of the trust fund supporting Medicare and Medicaid. However, these policies in Canada and several European countries were more consistent. The COVID‐19 pandemic changed the healthcare landscape, and telemedicine became widely used to sustain healthcare resources while protecting clinicians and patients from a highly infectious disease. Beyond the pandemic, telemedicine is likely to persist in one form or another as clinicians and patients worldwide have gained firsthand experience with this modality of delivering and receiving care, and the dependence on the same technology in all sectors of society.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».