Scope of Policy Issues in eHealth: Results From a Structured Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth is widely used as a tool for improving health care delivery and information. However, distinct policies and strategies are required for its proper implementation and integration at national and international levels. OBJECTIVE: To determine the scope of policy issues faced by individuals, institutions, or governments in implementing eHealth programs. METHODS: We conducted a structured review of both peer-reviewed and gray literature from 1998-2008. A Medline search for peer-reviewed articles found 40 papers focusing on different aspects of eHealth policy. In addition, a Google search found 20 national- and international-level policy papers and documents. We reviewed these articles to extract policy issues and solutions described at different levels of care. RESULTS: The literature search found 99 policy issues related to eHealth. We grouped these issues under the following themes: (1) networked care, (2) interjurisdictional practice, (3) diffusion of eHealth/digital divide, (4) eHealth integration with existing systems, (5) response to new initiatives, (6) goal-setting for eHealth policy, (7) evaluation and research, (8) investment, and (9) ethics in eHealth. CONCLUSIONS: We provide a list of policy issues that should be understood and addressed by policy makers at global, jurisdictional, and institutional levels, to facilitate smooth and reliable planning of eHealth programs.
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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 | 0,058 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,063 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».