Impact of COVID-19 on Primary Health Care Research Trends and Suggestions for Better Services Approaches Via Blockchain Based Applications
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The authors assessed how research in primary healthcare was affected by the COVID-19 pandemic and identified the potential of blockchain technology to address pandemic-related challenges. Methods: This quantitative bibliometric research study used machine learning techniques. A comprehensive analysis of all primary healthcare (PHC) research was conducted using bibliometric data from the WOs. We examined co-authorship, co-occurrences, citation and co-citation, thematic mapping, factorial, document, and Latent Dirichlet Allocationtopic analyses. Our main dataset was 1,885 articles produced by 9,185 researchers from 3,132 institutions in 113 countries. Results: The most cited studies in the PHC field during the pandemic related to telemedicine and remote consultation, along with clinical conditions such as mental health, diabetes, vaccinations, risks during pregnancy, and healthcare of the elderly. In addition, the impact of COVID-19 on educational outcomes, changes to the organization of care, experiences and challenges to PHC physicians and other health professionals, and the diversity of COVID-19 symptoms were prominent. Conclusions: The PHC researchers adapted quickly to the pandemic and conducted multidisciplinary research that helped to mitigate the impact on individuals, health systems, and society. Within this context, blockchain technology can be used to facilitate the security of health data, resource management (e.g., monitoring of the vaccine supply chain), and global collaboration toward pandemic control. By providing transparency, security, and efficiency in these areas, blockchain technology might lead to more effective pandemic preparedness and management in the future.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».