Telehealth and COVID-19 Pandemic: An Overview of the Telehealth Use, Advantages, Challenges, and Opportunities during COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The use of telehealth and digital health platforms has increased during the COVID-19 pandemic due to the implementation of physical distancing measures and restrictions. To address the pandemic threat, telehealth was promptly and extensively developed, implemented, and used to maintain continuity of care offered through multi-purpose technology platforms considered as virtual healthcare facilities. The aim of this paper is to define telehealth and discuss some aspects of its utilization, role, and impact, but also opportunities and future implications particularly during the COVID-19 pandemic. In order to support our reflection and consolidate our viewpoints, numerous bibliographical sources and relevant literature were identified through an electronic keyword search of four databases (PubMed, Web of Science, Google Scholar, and ResearchGate). In this paper, we consider that telehealth to be a very interesting approach which can be effective and affordable for health systems aiming to facilitate access to care, maintain quality and safety of care, and engage patients and health professionals and users of health services. However, we also believe that telehealth faces many challenges, such as the issue of lack of human contact in care, confidentiality, and data security, also accessibility and training in the use of platforms for telehealth. Despite the many challenges it faces, we believe telehealth has enormous potential for strengthening and improving healthcare services. In this paper, we also call for and encourage further studies to build a solid and broad understanding of telehealth challenges with its short-term and long-term clinical, organizational, socio-economic, and ethical impacts.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».