Telehealth as a Component of One Health: a Position Paper
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: One Health (OH) refers to the integration of human, animal, and ecosystem health within one framework in the context of zoonoses, antimicrobial resistance and stewardship, and food security. Telehealth refers to distance delivery of healthcare. A systems approach is central to both One Health and telehealth, and telehealth can be a core component of One Health. Here we explain how telehealth might be integrated into One Health. METHODS: We have considered antimicrobial resistance (AMR) as a use case where both One Health and telehealth can be used for coordination among the farming sector, the veterinary services, and human health providers to mitigate the risk of AMR. We conducted a narrative review of the literature to develop a position on the inter-relationships between telehealth and One Health. We have summarised how telehealth can be incorporated within One Health. RESULTS: Clinicians have used telehealth to address antimicrobial resistance, zoonoses, food borne infection, improvement of food security and antimicrobial stewardship. We identified little existing evidence in support of the usage of telehealth within a One Health paradigm, although in isolation, both are useful for the same purpose, i.e., mitigation of the significant public health risks posed by zoonoses, food borne infections, and antimicrobial resistance. CONCLUSIONS: It is possible to integrate telehealth within a One Health framework to develop effective inter-sectoral communication essential for the mitigation and addressing of zoonoses, food security, food borne infection containment and antimicrobial stewardship. More research is needed to substantiate and investigate this model of healthcare.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».