Principles and Framework for eHealth Strategy Development
Notice bibliographique
Résumé
Significant investment in eHealth solutions is being made in nearly every country of the world. How do we know that these investments and the foregone opportunity costs are the correct ones? Absent, poor, or vague eHealth strategy is a significant barrier to effective investment in, and implementation of, sustainable eHealth solutions and establishment of an eHealth favorable policy environment. Strategy is the driving force, the first essential ingredient, that can place countries in charge of their own eHealth destiny and inform them of the policy necessary to achieve it. In the last 2 years, there has been renewed interest in eHealth strategy from the World Health Organization (WHO), International Telecommunications Union (ITU), Pan American Health Organization (PAHO), the African Union, and the Commonwealth; yet overall, the literature lacks clear guidance to inform countries why and how to develop their own complementary but locally specific eHealth strategy. To address this gap, this paper further develops an eHealth Strategy Development Framework, basing it upon a conceptual framework and relevant theories of strategy and complex system analysis available from the literature. We present here the rationale, theories, and final eHealth strategy development framework by which a systematic and methodical approach can be applied by institutions, subnational regions, and countries to create holistic, needs- and evidence-based, and defensible eHealth strategy and to ensure wise investment in eHealth.
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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 | 0,054 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,029 |
| Communication savante | 0,021 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».