mHealth Interventions for Health System Strengthening in China: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With rapidly expanding infrastructure in China, mobile technology has been deemed to have the potential to revolutionize health care delivery. There is particular promise for mobile health (mHealth) to positively influence health system reform and confront the new challenges of chronic diseases. OBJECTIVE: The aim of this study was to systematically review existing mHealth initiatives in China, characterize them, and examine the extent to which mHealth contributes toward the health system strengthening in China. Furthermore, we also aimed to identify gaps in mHealth development and evaluation. METHODS: We systematically reviewed the literature from English and Chinese electronic database and trial registries, including PubMed, EMBASE, Cochrane, China National Knowledge of Infrastructure (CNKI), and World Health Organization (WHO) International Clinical Trials Registry Platform. We used the English keywords of mHealth, eHealth, telemedicine, telehealth, mobile phone, cell phone, text messaging, and China, as well as their corresponding Chinese keywords. All articles using mobile technology for health care management were included in the study. RESULTS: A total of 1704 articles were found using the search terms, and eventually 72 were included. Overall, few high quality interventions were identified. Most interventions were found to be insufficient in scope, and their evaluation was of inadequate rigor to generate scalable solutions and provide reliable evidence of effectiveness. Most interventions focused on text messaging for consumer education and behavior change. There were a limited number of interventions that addressed health information management, health workforce issues, use of medicines and technologies, or leadership and governance from a health system perspective. CONCLUSIONS: We provide four recommendations for future mHealth interventions in China that include the need for the development, evaluation and trials examining integrated mHealth interventions to guide the development of future mHealth interventions, target disadvantaged populations with mHealth interventions, and generate appropriate evidence for scalable and sustainable models of care.
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 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 | 0,018 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».