Unblocking Innovation: A Meta-Synthesis of Blockchain Applications in Medical Education, Research, and Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Background: In today’s digital era, challenges related to privacy, security, and transparency in the management of sensitive medical data continue to impede progress in healthcare innovation. Blockchain technology, with its decentralized and tamper-resistant architecture, presents a promising avenue to address these issues. However, a comprehensive meta-synthesis examining blockchain applications across medical education, research, and healthcare delivery remains lacking. Objectives: The purpose of this study is to investigate and identify the applications of blockchain technology within the domains of medical education, medical research, and healthcare. Methods: The current study utilized a meta-synthesis methodology to analyze 49 peer-reviewed articles published between 2008 and 2025. Sources were identified through systematic searches of reputable academic databases and selected based on defined inclusion and exclusion criteria aligned with PRISMA guidelines. Relevant data were extracted, coded, categorized, and synthesized into overarching thematic domains. Results: Findings revealed that blockchain enhances medical education by improving the issuance and verification of academic credentials, enabling adaptive learning, supporting competency-based assessments, and promoting interactive, learner-centered environments. In the domain of medical research, blockchain contributes to secure data sharing, improved research ethics, enhanced transparency, and more effective inter-institutional collaboration. In healthcare delivery, the technology enables secure and interoperable health record management, pharmaceutical supply chain monitoring, privacy-preserving telemedicine, and intelligent clinical decision-making. Overall, these applications were categorized into six thematic categories for education, eight for research, and nine for healthcare. Conclusion: Blockchain technology, by offering a secure, transparent, and decentralized infrastructure, holds significant potential to transform medical education, research, and healthcare delivery. The findings of this meta-synthesis provide a conceptual framework for the optimal integration of blockchain within the healthcare system and illuminate pathways for future research aimed at advancing the practical applications of this technology.
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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 | 0,080 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».