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Enregistrement W4388494203 · doi:10.3390/blockchains1020006

Blockchain and Healthcare: A Critical Analysis of Progress and Challenges in the Last Five Years

2023· article· en· W4388494203 sur OpenAlex
Hamed Taherdoost

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBlockchains · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainInteroperabilityTransparency (behavior)Health careDecentralizationImmutabilityConversationBusinessSupply chainProcess managementComputer scienceRisk analysis (engineering)Computer securityData scienceKnowledge managementPolitical scienceMarketingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utilizing the fundamental characteristics of the decentralization, immutability, and transparency of blockchain technology, the healthcare industry has made notable advancements in incorporating it over the past five years. This review examines the progress and challenges encountered in this critical study by assessing 124 articles published by MDPI between 2018 and the current date. Examining blockchain’s potential uses, like safe data exchange and interoperability in supply chain management and electronic health records, provides exciting new directions for the future of healthcare. Blockchain technology can greatly increase efficiency and cost-effectiveness by guaranteeing data integrity, protecting patient privacy, and reducing administrative procedures. This paper objectively evaluates blockchain’s advancement in healthcare through a thorough analysis of real-world applications and research projects. By highlighting both its advantages and disadvantages, this analysis seeks to add to the continuing conversation about how blockchain will influence the way healthcare is managed and delivered in the future.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,260 · 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