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Enregistrement W7077064701 · doi:10.5281/zenodo.16916871

The role of digital health in modern pharmacy: A review of emerging trends and patient impacts

2025· article· en· W7077064701 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensRegent College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital healthHealth carePharmacyInteroperabilityeHealthmHealthAnalyticsLeverage (statistics)Interoperation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of digital health into modern pharmacy practices has revolutionized patient care and medication management, ushering in a new era of convenience, accessibility, and personalized healthcare services. This review provides an insightful review of the evolving role of digital health in pharmacy, focusing on emerging trends and their impacts on patients. Digital health technologies, such as telepharmacy services, mobile health applications, and virtual consultations, have transformed the traditional pharmacy model by bridging geographical barriers and expanding access to healthcare services. Pharmacists can now engage with patients remotely, providing medication counselling, monitoring, and adherence support through digital platforms. These innovations enhance patient convenience, empower individuals to take control of their health, and ultimately improve health outcomes. Furthermore, digital health solutions leverage advanced technologies like artificial intelligence (AI) and data analytics to optimize medication therapy and personalize patient care. AI-driven algorithms analyze patient data to identify trends, predict health outcomes, and optimize medication regimens, leading to more effective treatment plans and reduced medication errors. Moreover, digital health fosters greater collaboration and communication among healthcare providers, enabling seamless coordination of care and improved patient outcomes. Through secure electronic health records and interoperable systems, pharmacists can access comprehensive patient information, facilitating informed decision-making and enhanced patient safety. However, the adoption of digital health in pharmacy also presents challenges, including data privacy concerns, regulatory complexities, and disparities in digital literacy among patients. Addressing these challenges is crucial to ensure the ethical and effective implementation of digital health technologies in pharmacy practice. In conclusion, the integration of digital health into modern pharmacy represents a paradigm shift in patient care delivery, offering unprecedented opportunities to enhance accessibility, efficiency, and quality of care. By embracing emerging digital health trends, pharmacists can revolutionize medication management, improve patient engagement, and ultimately contribute to better health outcomes for individuals and communities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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