2.F. Workshop: Innovations for chronic diseases management: complementing usual care with digital therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The management of chronic non-communicable diseases (NCDs), including both physical and mental disorders, remains a pressing global health challenge in high-income countries and low-resource settings. Digital health technology, also known as eHealth, could help improve the management of chronic diseases, in the post-pandemic era, by facilitating data exchange between patients and health professionals. Specifically, digital therapeutics, which utilize technology to deliver evidence-based interventions, have demonstrated potential to complement traditional care approaches and improve outcomes for patients with chronic NCDs. The proposed joint workshop, organized by two EPH sections (chronic disease and digital health and communication), will provide four presentations on innovative approaches to improve the management of major chronic disease, with focus on digital health technologies, which can provide alternative cost-effective options in both high-income countries and low-resource settings. The workshop will explore how digital therapeutics can enhance the management of chronic NCDs, such as diabetes and common mental disorders among others, by complementing existing healthcare practices. The selected speakers are international leaders in the field and will represent different geographic contexts within Europe (Malta, Italy, and Switzerland) and North America (Canada). Key messages • Digital health technologies can provide alternative cost-effective options in chronic disease management. • Digital therapeutics can enhance the management of chronic NCDs by complementing existing healthcare practices.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,012 |
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 ».