MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2053749133 · doi:10.1258/135763303769211265

A study of a rural community's readiness for telehealth

2003· article· en· W2053749133 sur OpenAlexafffund
Penny Jennett, Andora Jackson, Theresa Healy, Kendall Ho, Arminée Kazanjian, Robert Woollard, Susan Haydt, Joanna Bates

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of British ColumbiaUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanarie
Mots-clésTelehealthFocus groupRural communityMedical educationQualitative researchPsychologyNursingTelemedicineMedicineHealth careSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A qualitative approach was used to explore the readiness of a rural community for the implementation of telehealth services. There were four domains of interest: patient, practitioner, public and organization. Sixteen semistructured telephone interviews (three to five in each domain) were carried out with key informants and recorded on audio-tape. Two community awareness sessions were held, which were followed by five audio-taped focus groups (with five to eight people in each) in the practitioner, patient and public domains. In addition, two in-depth interviews were conducted with community physicians. Analysis of the data suggested that there were four types of community readiness: core, engagement, structural and non-readiness. The level of readiness varied across domains. There were six main themes: core readiness; structural readiness; projection of benefits; assessment of risk; awareness and education; and intra-group and inter-group dynamics. The results of the study can be used to investigate the readiness of rural and remote communities for telehealth, which should improve the chance of successful implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Telemedicine and TelecareMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207