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Enregistrement W4389074977 · doi:10.1371/journal.pdig.0000373

Digital determinants of health: Editorial

2023· editorial· en· W4389074977 sur OpenAlexaff
Hamish Fraser, Alvin Marcelo, Mahima Kalla, Khumbo Kalua, Leo Anthony Celi, Jennifer Ziegler

Notice bibliographique

RevuePLOS Digital Health · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésComputer scienceData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital health systems have grown very rapidly in the last decade in high-income regions, including North America and Europe, and also in many low-and middle-income regions [1].While core health information systems like electronic health records and radiology information systems are central to this progress, equally important are mobile health tools, telehealth systems, and certain health uses of social media.The benefits shown in healthcare delivery and public health from the use of these systems are predicated both on access to this diverse set of tools (based on access to technology, power, networking, and training) and the ability of healthcare workers and patients to use them effectively (digital literacy).In this edition of the journal, the focus is on a new concept: Digital Determinants of Health (DDoH), described below.Clearly, there are inequalities of access to healthcare and health technologies around the world and many different ways of delivering care.The concern here is with inequities in access to care driven by poverty, mismanagement, and systems that continue to be designed without a core focus on the right of all patients from all groups and abilities and in all locations to good quality health and healthcare.Health equity is "the absence of health inequities, differences in health that are unnecessary, avoidable, unfair, and unjust" [2].Using a range of methods, the authors have explored the importance of different aspects of this emerging area of research, including surveying the literature in 3 scoping reviews, and developed new frameworks for describing and analyzing the importance of the different factors and potential biases.The comprehensiveness of this work has been aided by a policy on inclusion of authors, reviewers, and editors from different communities and countries at PLOS Digital Health.DDoH is a recent concept that recognizes the increasingly important role digital health plays in access to high-quality healthcare worldwide and the factors that prevent many people from fully benefiting from these tools.Chidambaram and colleagues introduce the concept of DDoH in "An introduction to digital determinants of health" [3].These ideas build off the existing concept of Social Determinants of Health defined as "conditions in the environments in which people are born, live, learn, work, play, worship, and age that affect a wide range of health, functioning, and quality-of-life outcomes and risks"[2].This, in turn, is based on Dhalgren and Whitehead's Rainbow Model [4].They describe the derivation of DDoH, including the importance of the design, implementation, and use of technology in health.This includes emphasis on the problematic relationship between lower socioeconomic status,

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0160,009
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0160,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,009

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,296 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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