Telehealth Outcome Categories for Patient Safety: A Validation of the Outcome Categorization based on a Literature Review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Integrating telehealth into established care processes can be challenging. With the integration of telehealth into routine health care practices, there is a growing need to evaluate telehealth outcomes to understand its impact on health care delivery. However, existing literature on telehealth outcomes to support evaluation remains limited. Objective: This study aimed to analyze recent research from the past decade to develop a categorization of telehealth outcomes. This study seeks to validate a defined set of telehealth outcome categories and examine the broader impact of digital transformation on health care delivery. Methods: We built the telehealth outcome categories according to the existing literature. During the category-building process, we identified 2 main components: the patient safety outcomes of telehealth and the other care-related outcomes. To validate these categories, we conducted a literature search. The initial search yielded 65 unique articles. Following the screening process, we selected 15 articles for the review. In the review analysis, comprehensive data extraction points established a robust framework for evaluating the scope and impact of telehealth research across multiple dimensions. Results: On the basis of the analysis, 6 patient safety outcome categories were identified: mortality, adverse effects and harm, complications, hospitalization and readmission, diagnostic and treatment errors, and medication safety. The 9 other care-related outcome categories include cost-effectiveness, access to care, and patient satisfaction. Despite a limited sample, the results on the patient safety outcomes of telehealth indicate a generally positive impact. Several studies have reported that telehealth services are associated with reduced adverse events, complications, and readmissions and enhanced monitoring of patient conditions. The reviewed articles did not include use cases covering all identified preliminary outcome categories, such as medication safety and privacy. However, the review supported patient safety categories being well suited to classifying telehealth outcomes. The other care-related outcomes were not so clearly defined and would require more case examples to support category building. Conclusions: Further refinement of the main categories identified in this article is necessary to allow for the identification of specific areas and themes that warrant further research initiatives. Future research is essential to evaluate the true benefits and outcomes of telemedicine, offering deeper insights into its real-world impact.
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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 | 0,080 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,056 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».