Integrating Digital Health Services: An Open Platform Approach for Resource-Constrained Countries
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,022 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».