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Enregistrement W4407932306 · doi:10.2196/66458

Bridging Gaps in Telemedicine Education in Romania to Support Future Health Care: Scoping Review

2025· review· en· W4407932306 sur OpenAlexvenueno aff
Mircea Focşa, Virgil Rotaru, Octavian Andronic, Marius Mărginean, Sorin Florescu

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintBridging (networking)TelemedicineHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineComputer sciencePolitical scienceWorld Wide WebComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Telemedicine is a key element of modern health care, providing remote medical consultations and bridging the gap between patients and health care providers. Despite legislative advancements and pilot programs, the integration of telemedicine education in Romania remains limited. Addressing these educational gaps is essential for preparing current and future medical professionals to effectively use telemedicine technologies. Objective: This study aimed to evaluate the current state of telemedicine education for medical professionals in Romania, focusing on the integration of diagnostic and therapeutic capabilities into medical curricula, identifying the challenges and opportunities, and providing recommendations for improving telemedicine education. Methods: A scoping review was conducted following Arksey and O'Malley's framework. Peer-reviewed articles from 2019 to 2023 were identified using databases such as PubMed and Scopus. Additional gray literature was reviewed to provide a comprehensive understanding of telemedicine education in Romania. Data were thematically analyzed to extract key findings and recommendations. Results: The review identified significant progress in the legislative and infrastructural aspects of telemedicine in Romania, but highlighted gaps in integrating telemedicine education into curricula for medical professionals and other health care practitioners directly involved in telemedicine practices. While some universities have included telemedicine components, dedicated telemedicine courses and hands-on training remain insufficient. Barriers include a lack of infrastructure, digital literacy, and practical exposure to telemedicine technologies. Conclusions: For telemedicine to be effectively integrated into Romania's health care system, medical education must be adapted to include comprehensive telemedicine training. Recommendations include enhancing digital literacy, fostering public-private partnerships, and incorporating telemedicine into undergraduate and continuous professional education programs. These efforts are essential for improving healthcare access and quality through telemedicine.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0150,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,472 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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