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Enregistrement W4386619969 · doi:10.20944/preprints202309.0584.v1

Advancing Telemedicine in Cardiology: A Comprehensive Review of Evolving Practices and Outcomes in a Post-Pandemic Context

2023· review· en· W4386619969 sur OpenAlexaff
Katherine Huerne, Mark J. Eisenberg

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineContext (archaeology)PandemicTelehealthHealth careMedicineMedical emergencyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePolitical scienceInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telemedicine, telehealth, e-Health, and other related terms refer to the exchange of medical information or medical care from one site to another through electronic communication between a patient and healthcare provider. As telemedicine infrastructure has changed since the COVID-19 pandemic, this review provides an overview of telemedicine use and effectiveness in cardiology, with emphasis on the post-pandemic context. Pre-pandemic studies tend to report statistically insignificant or modest improvements in cardiovascular disease outcome from telemedicine use to usual care. By contrast, post-pandemic studies tend to report positive outcomes or comparable acceptance of telemedicine use to usual care. Today, telemedicine can effectively replace in person follow-ups to produce comparable (but not necessarily superior) outcomes in cardiovascular disease management. A major benefit of telemedicine is the significant reduction in follow-up time or time-to-intervention which may lead to earlier detection and prevention of adverse events. Nonetheless, there remain barriers to effective telemedicine implementation in the post-pandemic context. Providing accuracy and ease-of-use of telemedicine devices, ensuring adherence to remote rehabilitation procedures, and implementing widespread telemedicine infrastructure are such examples. Current knowledge gaps include the true economic cost of telemedicine infrastructure, feasibility of use in specific cardiology contexts, and sex/gender differences of health outcomes through telemedicine use. Future telemedicine developments will need to address these concerns to achieve widespread acceptance as the new standard of care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,278
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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