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Enregistrement W7116897820 · doi:10.1201/9781003760047-15

Videoconferencing in Telepsychiatry

2025· book-chapter· en· W7116897820 sur OpenAlexaboutno aff
Marja-Leena Mielonen, Arto Öhinmaa, Juha Moring, Matti Isohanni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelepsychiatryVideoconferencingTelemedicineTeleconferenceNegotiationTelehealth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literactive videoconferencing is an easy, fast, and relatively inexpensive method of providing psychiatric services over Iong distances. The experiences of telepsychiatry practitioners have been promising in Finland, Norway, the United Kingdom, the USA, Canada, and Australia. The first practical telepsychiatry experiments in Finland were carried out at the Department of Psychiatry of the University of Oulu, where videoconferencing has been used for family therapy, psychiatric supervision, consultation, patient negotiations, and teaching. During 1998, out of a total of 400 hours, 35% of the online time was used for teaching, 24% for occupational counseling, 21% for consultations and patient negotiations, and 20% for methodological development and other activities (mainly testing the connections). The costs of inpatient negotiations via teleconferencing is half those of conventional negotiations. In general, cost analyses have also shown that telepsychiatric services are economically 184 cost-effective in most European countries and in Australia, where a relatively small number of connections exists, while in the USA and Canada, high telecommunications costs make telemedicine more prohibitive compared to conventional care. [Article copies available for a fee from The Haworth Document Delivery Service: ISOO-HAWORTH. E-mail address: < getinfo@haworthpressinc.com > Website: < https://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href=" https://www.HaworthPress.com "> https://www.HaworthPress.com >@2002 by The Haworth Press, Inc. All rights reserved.]

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)0,009
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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
GenreAutre

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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