The Potential Effects of Telehealth on the Canadian Health Workforce: Where Is the Evidence?
Notice bibliographique
Résumé
The literature reports that telehealth holds the potential to positively alter the health workforce, yet there is little evidence to support and substantiate this commonly held belief. This qualitative study examines the anticipated and realized effects of telehealth on health workforce concerns. The six themes examined include the distribution of expertise of health professionals, effect on skills base, recruitment and retention of health professionals, staffing of telehealth initiatives, appropriate use of health care resources, and other workforce outcomes. Twelve telehealth initiatives were selected for study - one from each of Canada's provinces and territories. Projects included eight consultation applications, two administrative information systems, and two community-based programs. A questionnaire guided the initial and 6-month follow-up interviews with project coordinators. The six themes were independently validated for accuracy, interpretation, consistency, and saturation. Positive effects from telehealth applications were reported in the theme areas addressing expertise distribution, skills base, recruitment/retention, and health care use. A wider range of responses was reported in the theme area addressing staffing. The need for training and informal support networks is stressed. Until telehealth is more widely diffused, the total impact on workforce issues will not be known. However, studies such as this illustrate that telehealth has the potential to play a key role in workforce issues, as well as in future health workforce planning, recruitment, training, and job sharing.
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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 | 0,036 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».