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Enregistrement W4324121449 · doi:10.26803/myres.2018.01

Integrating Digital Health Services: An Open Platform Approach for Resource-Constrained Countries

2018· article· en· W4324121449 sur OpenAlexaff
Karl A. Stroetmann

Notice bibliographique

Revue2018 International Conference on Multidisciplinary Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesFP7 International Cooperation
Mots-clésInteroperabilityeHealthDigital healthContext (archaeology)Knowledge managementComputer scienceProcess managementResource (disambiguation)Health careKey (lock)BusinessComputer securityWorld Wide WebEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Better health enables greater wealth. And digital health enables better healthcare. Also across resource-constraint countries digital health applications are becoming more prevalent. To establish a resilient national or district Digital Health Ecosystem, not only a holistic strategy – based on health policy priorities – is mandatory, but it must also be followed by a realistic roadmap and its comprehensive implementation,taking into account the success factors needed for its long-term sustainability and growth.A key challenge in this context is that deployed eHealth systems are usually in silos, such that no system or application is integrated with another. It is the missing interoperability of the many siloed systems which constitutes a core barrier towards reaping greater benefits from digital health. To successfully transform the provision of quality healthcare services it is mandatory to put into place an open digital health platform that comprehensively integrates eHealth services across all healthcare facilities in a timely, efficient and seamless manner. The open platform concept and its technical approach are developed, and core elements and aspects are critically explored. A constituent complement of such an open approach is a detailed interoperability framework which must be adhered to by all services and applications coordinated via the platform. The key question in this context of how to determine interoperability requirements is briefly discussed. This is complemented by identifying leading open source eHealth software products available and being applied in emerging market and developing economies around the world.Digital health is different from almost any other sector. By identifying the challenges encountered in healthcare the discussion reviews how the open platform approach helps to overcome these barriers, and identifies important pitfalls to be avoided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0220,026
Science ouverte0,0030,025
Intégrité de la recherche0,0110,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,314
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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