Exploring the effects of telehealth on medical human resources supply: a qualitative case study in remote regions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The availability of medical human resource supply is a growing concern for rural and remote communities in many countries. In the last decade, various telehealth experiences in Canada have highlighted the potential impact of this technology on professional practice. The purpose of this study was to explore physicians' and managers' perceptions regarding the potential of telehealth to support recruitment and retention of physicians in remote and rural regions. METHODS: A case study in Eastern Quebec was performed to explore this complex phenomenon. The analytical framework was based on two literature reviews and a Delphi study. Data were collected from semi-structured interviews with 41 physicians and 22 managers. Transcripts were produced and interview content was coded independently by two judges and validated by an expert panel. RESULTS: Interviews have highlighted the potential impact of telehealth on several factors influencing the recruitment and retention of physicians in rural and remote regions. The potential effects of telehealth on physicians' choice of practice location could be seen at the professional, organizational, educational and individual levels. For instance, telehealth could improve work satisfaction by allowing a regional on-call duty system and a better follow-up of patients. However, there are also certain limits related to telehealth, such as the fear that it would eventually replace all continuing medical education activities and onsite specialists in remoteregions. CONCLUSION: Telehealth is likely to have an impact on several factors related to medical workforce supply in remote and rural regions. However, the expected benefits will materialize if and only if this technology is properly integrated into organizations as a support to professional practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».