Effectiveness of Telehealth in Obstetric and Gynecologic Care: A Systematic Review of Health Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Telehealth applications are growing in the fields of obstetrics and gynecology. Strong scientific analysis and clinical recommendations are necessary for these innovative advancements. The purpose of this study was to conduct a thorough evaluation of how telehealth interventions can enhance obstetric and gynecologic health outcomes. Using pre-established inclusion and exclusion criteria, we searched the literature using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. 968 pertinent research articles were found in these databases, and Endnote software checked them for duplication. Only fifty-two of these articles were deemed relevant after a thorough text examination. Every study that was included had its risk of bias evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Overall, telehealth interventions enhanced breastfeeding and smoking cessation obstetric outcomes. While preserving mother and fetal outcomes, telehealth interventions reduced the requirement for high-risk obstetric monitoring office visits. According to one study, women with gestational hypertension had lower rates of preeclampsia diagnoses. For continued use of injectable and oral contraceptives, telehealth treatments proved successful; one text-based study discovered higher rates of oral contraception after six months. When medication abortion services were provided via telehealth, access to early abortion was enhanced, and clinical outcomes were comparable to those of in-person care. Few studies have indicated the value of telehealth in improving the notification of test results for sexually transmitted infections and in improving the symptoms of urine incontinence with app-based interventions. Early availability of medical abortion services, breastfeeding, perinatal smoking cessation, telehealth therapies, and high-risk obstetrics schedule optimization were all linked to better obstetric outcomes. More carefully planned research is required to look at these and other interventions in order to produce data that can guide choices regarding the integration of more recent telehealth technology into obstetrics and gynecology practices.
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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 | 0,019 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».