Telemedicine for triage: A systematic review of virtual consultation in hand trauma
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionTelemedicine involves the use of electronic communication systems to exchange medical information between health professionals or with patients. With the increasing demand for telemedicine delivery, catalyzed by the COVID-19 pandemic, it is important to investigate the use of telemedicine within the field of hand surgery. The aim of this study is to present the current state of telemedicine use in hand trauma, with a particular focus on accuracy of diagnosis, cost effectiveness, and access to care.MethodsAn online systematic review of MEDLINE, EMBASE, Pubmed and The Cochrane Library from inception to 16 May 2025 was completed. Data extracted included telemedicine medium used, accuracy of diagnosis, cost, impact on patient transfer volume, and timeline for assessment. Study quality was assessed using the MINORS scale.ResultsOf the 15 included studies, eight assessed diagnostic accuracy, four evaluated cost savings, four examined patient transfers, five reported on efficiency, and three investigated access to care. All studies assessing accuracy found telemedicine to be an accurate method of triaging and diagnosing patients. All studies assessing cost-effectiveness found telemedicine to be an effective cost-savings instrument. Telemedicine was also demonstrated to improve healthcare efficiency by decreasing the number of unnecessary patient transfers, reducing extra visits and unnecessary consultations and improve access to specialist care for patients in rural communities.ConclusionsThe current literature suggests that the application of telemedicine in initial hand trauma consultation was found appears satisfactory diagnostic accuracy, cost savings, reduced patient transfers, increased efficiency, and improved access to care when compared to traditional face-to-face triaging and diagnosis of hand traumas although evidence is largely observational.
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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 | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».