Implementing telemedicine for cancer care in European healthcare organizations: lessons from the eCAN Joint Action
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Telemedicine represents a promising innovation to complement conventional cancer care in Europe to improve treatment quality and patient outcomes. Funded between September 2022 and December 2024, the Joint Action "Strengthening eHealth including telemedicine and remote monitoring for health care systems for CANcer prevention and care" (eCAN JA) aimed to bring the benefits of telemedicine to cancer patients across the European Union (EU) Member States, with 35 partner organizations from 16 countries and explored its feasibility through multicenter clinical trials. This study sheds light on key factors to implement telemedicine services for cancer care in European healthcare organizations (HCOs) and offers a forward-looking perspective by conducting a foresight exercise as part of the Sustainability Work Package (WP4) of the eCAN JA. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Foresight is an umbrella term for innovative strategic planning, policy formulation and solution design methods that empower decision-makers. For our multi-country foresight study, we followed three sequential steps to gain qualitative and quantitative findings on the facilitators of telemedicine services for cancer patients in clinical settings, comprised of (1) literature review; (2) surveys to HCOs in different EU Member States and (3) a foresight workshop with survey respondents. FINDINGS: Telemedicine implementation in HCOs requires equipping healthcare professionals with the necessary skills, ensuring system compatibility and addressing resource constraints for hybrid care models for success. Future policies in the EU should focus on establishing telemedicine training for healthcare professionals and support interoperability as well as user-friendliness of telemedicine services in HCOs. Policies should also address clinical workload challenges, enable harmonized telemedicine protocols across Europe, provide incentives for implementation and invest in digital infrastructure in HCOs for a sustainable telemedicine adoption. ORIGINALITY/VALUE: To the best of our knowledge, this is the first study to conduct a foresight analysis on the feasibility of telemedicine for cancer care across different HCOs in EU Member States.
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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 | 0,108 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».