Technical challenges and solutions for high-fidelity patient simulation in support of telemedicine research in remote and extreme environments
Notice bibliographique
Résumé
Telemedicine is emerging as a valuable tool to improve access to health care in pre-hospital and acute care settings. Unfortunately, clinical research and the development of telemedicine technologies are severely limited by the extreme variation in experimental variables alongside legal and ethical concerns. High-fidelity medical simulation, the use of a robotic manikin that mimics a human patient, may overcome some of these challenges by allowing rare or complex medical procedures to be reproduced in a controlled manner. Improvements in simulation technology have increased the portability of these systems and enabled their use in remote and extreme environments. These locations have limited access to medical resources and expertise, and may benefit greatly from telemedicine support. This research describes initial attempts at defining the requirements for running high-fidelity simulation in remote and extreme environments in support of telemedicine research. Three additional variations were evaluated to explore possible applications: 1) remote operation and instruction of the simulation, 2) progressive simulations (movement from one location to another), and 3) telemedical support under time delay. iv Fourteen 30-minute simulations were conducted on Devon Island, Nunavut, Canada, and on Mauna Kea, Hawaii, USA. Two medically naïve participants rendered care to a simulated patient experiencing an acute medical emergency. Participants were connected through a videoconferencing link over satellite to an experienced physician who provided medical support. All but one simulation was completed successfully, however, all encountered unanticipated technical barriers related to the videoconferencing system, network connection, or simulation technology. The results show that running high-fidelity patient simulation in extreme environments is technically feasible. They also highlight the importance of rigorous pre-deployment system testing and an appreciation of the effect of network infrastructure and environmental conditions on equipment. Nevertheless, it is clear that high-fidelity simulation holds the potential to unlock new and exciting findings in acute care telemedicine research.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».