Readiness of healthcare providers for eHealth: the case from primary healthcare centers in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth can positively impact the efficiency and quality of healthcare services. Its potential benefits extend to the patient, healthcare provider, and organization. Primary healthcare (PHC) settings may particularly benefit from eHealth. In these settings, healthcare provider readiness is key to successful eHealth implementation. Accordingly, it is necessary to explore the potential readiness of providers to use eHealth tools. Therefore, the purpose of this study was to assess the readiness of healthcare providers working in PHC centers in Lebanon to use eHealth tools. METHODS: A self-administered questionnaire was used to assess participants' socio-demographics, computer use, literacy, and access, and participants' readiness for eHealth implementation (appropriateness, management support, change efficacy, personal beneficence). The study included primary healthcare providers (physicians, nurses, other providers) working in 22 PHC centers distributed across Lebanon. Descriptive and bivariate analyses (ANOVA, independent t-test, Kruskal Wallis, Tamhane's T2) were used to compare participant characteristics to the level of readiness for the implementation of eHealth. RESULTS: Of the 541 questionnaires, 213 were completed (response rate: 39.4 %). The majority of participants were physicians (46.9 %), and nurses (26.8 %). Most physicians (54.0 %), nurses (61.4 %), and other providers (50.9 %) felt comfortable using computers, and had access to computers at their PHC center (physicians: 77.0 %, nurses: 87.7 %, others: 92.5 %). Frequency of computer use varied. The study found a significant difference for personal beneficence, management support, and change efficacy among different healthcare providers, and relative to participants' level of comfort using computers. There was a significant difference by level of comfort using computers and appropriateness. A significant difference was also found between those with access to computers in relation to personal beneficence and change efficacy; and between frequency of computer use and change efficacy. CONCLUSION: The implementation of eHealth cannot be achieved without the readiness of healthcare providers. This study demonstrates that the majority of healthcare providers at PHC centers across Lebanon are ready for eHealth implementation. The findings of this study can be considered by decision makers to enhance and scale-up the use of eHealth in PHC centers nationally. Efforts should be directed towards capacity building for healthcare providers.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».