Advancing telemedicine in cardiology: A comprehensive review of evolving practices and outcomes in a postpandemic context
Notice bibliographique
Résumé
Telemedicine, telehealth, e-Health, and other related terms refer to the exchange of medical information or medical care from one site to another through electronic communication between a patient and a health care provider. As telemedicine infrastructure has changed since the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, this review provides an overview of telemedicine use and effectiveness in cardiology, with emphasis on coronary artery disease in the postpandemic context. Prepandemic studies tend to report statistically insignificant or modest improvements in cardiovascular disease outcome from telemedicine use to usual care. In contrast, postpandemic studies tend to report positive outcomes or comparable acceptance of telemedicine use to usual care. Today, telemedicine can effectively replace in person follow-up visits to produce comparable (but not necessarily superior) outcomes in cardiovascular disease management. A benefit of telemedicine is the potential reduction in follow-up time or time to intervention, which may lead to earlier detection and prevention of adverse events. Nonetheless, barriers remain to effective telemedicine implementation in the postpandemic context. Ensuring accessible and user-friendly telemedicine devices, maintaining adherence to remote rehabilitation procedures, and normalizing use of telemedicine in routine follow-up visits are examples. Current knowledge gaps include the true economic cost of telemedicine infrastructure, feasibility of use in specific cardiology contexts, and sex/gender differences in telemedicine use. Future telemedicine developments will need to address these concerns before acceptance of telemedicine as the new standard of care.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».