Implementing Telemedicine in Clinical Practice in the First Digital Hematology Unit: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently, there are no telemedicine models that fully integrate all areas of hematology into daily practice. OBJECTIVE: The objectives of this feasibility study were to assess the practicality of implementing telemedicine into our clinical practice in the first Digital Hematology Unit and propose an innovative integrative design for clinical practice. METHODS: We designed the Digital Hematology Unit, which is a specific physical space dedicated to carrying out telemedicine and monitoring patients in a holistic way. Also, a satisfaction questionnaire was performed and health care indicators were measured. RESULTS: In 2021, there were 1331 first visits and 7534 follow-up visits. Of the first visits, 12.2% (n=163) were face-to-face and 87.8% (n=1168) were telematic. For follow-up visits, 29.9% (n=2251) were face-to-face and 70.1% (n=5283) were telematic. The health care management indicators showed that we had a waiting time of less than 4 days and took less than 4 hours to answer interconsultations among specialists. Moreover, patients reported a high level of satisfaction with the services provided. CONCLUSIONS: Our Digital Hematology Unit, as a case of success, serves as an example of how innovative digital solutions can contribute to the quality of care and excellence in health care achieved through a digital transformation process led by hematologists.
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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 | 0,029 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».