Developing a Capsule Clinic—A 24-Hour Institution for Improving Primary Health Care Accessibility: Evidence From China
Notice bibliographique
Résumé
Telehealth is an effective combination of medical service and intelligent technology. It can improve the problem of remote access to medical care. However, an imbalance in the allocation of health resources still occurs. People spend more time and money to access higher-quality services, which results in inequitable access to primary health care (PHC). At the same time, patients' usage of telehealth services is limited by the equipment and their own knowledge, and the PHC service suffers from low usage efficiency and lack of service supply. Therefore, improving PHC accessibility is crucial to narrowing the global health care coverage gap and maintaining health equity. In recent years, China has explored several new approaches to improve PHC accessibility. One such approach is the capsule clinic, an emerging institution that represents an upgraded version of the internet hospital. In coordination with the United Nations, the Yinzhou district of Ningbo city in Zhejiang, China, has been testing this new model since 2020. As of October 2022, the number of applications in Ningbo was 15, and the number of users reached 12,219. Unlike internet hospitals, the entire process-from diagnosis to prescription services-can be completed at the capsule clinic. The 24-hour telehealth service could also solve transportation problems and save time for users. Big data analysis can accurately identify regional populations' PHC service needs and improve efficiency in health resource allocation. The user-friendly, low-cost, and easily accessible telehealth model is of great significance. Installation of capsule clinics would improve PHC accessibility and resolve the uneven distribution of health resources to promote health equity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».