Use of Artificial Intelligence‐Driven Wound Care Management to Enhance Access to Care Rural and Northern Communities
Notice bibliographique
Résumé
Wound care remains a high-priority area for improvement in the Canadian health care system. Older adults aged 65 and older are disproportionately affected by chronic and non-healing wounds and often experience multiple co-morbid conditions, challenges which can be further complicated by living in rural and northern areas. A workshop-based multi-methods study was conducted to describe rural and northern perspectives on opportunities and feasibility to implement innovative wound care technologies. Each workshop included pre- and post- workshop surveys, a live demonstration of Swift Skin and Wound, a Q&A session, and facilitated discussion exploring the technology's feasibility, usability, and accessibility in northern and rural care contexts. Participants who volunteered for the study included care staff and healthcare executives (N = 11), described their perspectives on implementing AI-driven digital wound care management solutions with a focus on integration into health care settings. Three themes were identified including: confidence and optimism in improving wound care management, recognition of the superiority of AI-driven digital wound care solutions over current practices, and the importance of adaptable change processes for successful adoption. While generalizability may be limited, findings suggest that adopting AI-driven wound care tools could improve wound assessment accuracy and streamline care for aging populations in rural and northern areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».