Legal and ethical considerations in medical records management within emergency cardiology
Notice bibliographique
Résumé
Background _ Telemedicine is a promising healthcare solution, particularly in underserved areas. It is cost-effective and accessible in both developed and developing countries. However, it faces challenges such as misdiagnosis, inconsistent legal regulations, and potential liability. The cost of telemedicine services is similar to in-person encounters, and pay equality is not guaranteed. Ethical and legal obstacles must be considered when implementing telemedicine programs, such as obtaining informed consent and understanding privacy risks. Aim of Work – Our aim was to emphasize the present state and identify the remaining requirements for implementing ethical and legal norms in telemedicine. Discrepancies have arisen among existing laws, lawmakers, service providers, various medical services, and, most significantly, the patient's connection with their data and the use of that data. Methods – The study conducted a comprehensive search of English literature published between 2010 and 2018 on PubMed, Scopus, and Web of Science. The search utilized specific keywords such as "Telemedicine," "Ethics," "Malpractice," "Telemedicine and Ethics," "Telemedicine and Informed consent," and "Telemedicine and Malpractice." Various types of articles, including research articles, review articles, and qualitative studies, were examined and analyzed. The abstracts were assessed based on the selection criteria, using the Newcastle-Ottawa Scale criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».