Social Health Inequalities and eHealth: A Literature Review With Qualitative Synthesis of Theoretical and Empirical Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth is developing rapidly and brings with it a promise to reduce social health inequalities (SHIs). Yet, it appears that it also has the potential to increase them. OBJECTIVES: The general objective of this review was to set out how to ensure that eHealth contributes to reducing SHIs rather than exacerbating them. This review has three objectives: (1) identifying characteristics of people at risk of experiencing social inequality in health; (2) determining the possibilities of developing eHealth tools that avoid increasing SHI; and (3) modeling the process of using an eHealth tool by people vulnerable to SHI. METHODS: Following the EPPI approach (Evidence for Policy and Practice of Information of the Institute of Education at the University of London), two databases were searched for the terms SHIs and eHealth and their derivatives in titles and abstracts. Qualitative, quantitative, and mixed articles were included and evaluated. The software NVivo (QSR International) was employed to extract the data and allow for a metasynthesis of the data. RESULTS: Of the 73 articles retained, 10 were theoretical, 7 were from reviews, and 56 were based on empirical studies. Of the latter, 40 used a quantitative approach, 8 used a qualitative approach, 4 used mixed methods approach, and only 4 were based on participatory research-action approach. The digital divide in eHealth is a serious barrier and contributes greatly to SHI. Ethnicity and low income are the most commonly used characteristics to identify people at risk of SHI. The most promising actions for reducing SHI via eHealth are to aim for universal access to the tool of eHealth, become aware of users' literacy level, create eHealth tools that respect the cultural attributes of future users, and encourage the participation of people at risk of SHI. CONCLUSIONS: eHealth has the potential to widen the gulf between those at risk of SHI and the rest of the population. The widespread expansion of eHealth technologies calls for rigorous consideration of interventions, which are not likely to exacerbate SHI.
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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 | 0,044 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 découle