Assessing the Efficiency and Patient Satisfaction of Telemedicine in Managing Chronic Health Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Telemedicine, also known as e-health, utilizes computer technology to deliver clinical healthcare remotely. Since its inception in the 1960s, telemedicine has evolved significantly, offering several advantages to both patients and healthcare providers, including remote care and monitoring. This study contributes to existing literature by exploring the effectiveness of telemedicine and patient satisfaction in managing health conditions in Canada, with a focus on service delivery, accessibility, efficiency, doctor-patient relationships, and network interconnectivity. The study aims to identify key challenges and barriers to telemedicine efficacy, including patient experience, technologic and accessibility issues, healthcare provider perspectives, and potential future improvements. Methods: The research population comprises Canadians, including family doctors, specialists, pharmacists, and patients. A questionnaire featuring closed-ended questions was used to collect primary data. Results: The study found that telehealth is widely accepted in Canada, with 73.1% of respondents reporting ease of use, and 48.1% disagreeing that telehealth is time-consuming. Additionally, the findings indicate high satisfaction levels regarding expertise and technical challenges on telehealth platforms, with 47.4% of participants stating that it provided easier access to instructions. The study underscores the necessity for a robust legal framework and increased patient education on privacy risks. Conclusion: The study concludes that telehealth can help reduce costs, decrease waiting times, and support regional reference centers. However, its broader societal impact remains uncertain. The COVID-19 pandemic improved telemedicine measures, yet effective use requires reliable smartphone or computer connectivity.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».