MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2793186669 · doi:10.1177/1833358317749369

Assessment of health provider readiness for telemedicine services in Uganda

2018· article· en· W2793186669 sur OpenAlex
Vincent Micheal Kiberu, Richard E. Scott, Maurice Mars

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Information Management Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineProject commissioningPublishingHealth careComputer scienceWorld Wide WebMedical emergencyMedicineInternet privacyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND:: There are few telemedicine projects in Africa that have reached scale. One of the reasons proposed for this has been failure to assess health provider readiness for telemedicine prior to implementation. OBJECTIVE:: To assess health provider readiness for implementation and integration of telemedicine services at three levels of Uganda's health facilities, namely, a national referral hospital (NRH), regional referral hospitals (RRHs) and level 4 health centres (HC-IVs) and to investigate factors associated with readiness for telemedicine. METHOD:: A cross-sectional descriptive study was conducted at public healthcare facilities in Uganda. One RRH and HC-IV was identified from each of the Western, Eastern and Northern regions using a multistage random sampling technique. Mulago Hospital, which doubles as an RRH and HC-IV in the central region, was purposively identified for the study. After validation, a questionnaire was distributed for self-administration to senior administrators and doctors selected at the NRH, RRHs and HC-IVs. Data were analysed using bivariate associations between the outcome and the potential independent variables. RESULTS:: In total, 114 healthcare workers completed the questionnaire. Of the respondents, 24 (21%) were from HC-IVs, 44 (39%) were from RRHs, and 46 (40%) from NRH. Doctors made up 45.8% (11) of respondents at HC-IVs, 59% (26) at RRHs, and 30.4% (14) at NRH. Administrators across all health facility levels were more likely to integrate telemedicine into the healthcare system than doctors (odd ratio = 1.39 [95% confidence interval = 0.38-4.95]). A significant association existed between the state of readiness and type of health facility, p < 0.001. The NRH and RRHs are more likely to integrate telemedicine into their systems than the HC-IVs. Among the factors investigated (job title, health facility, technology type, reason for referral and frequency of electronic communication), the level of health facility and title or role of healthcare worker were found to have a significant statistical association with being ready to integrate telemedicine into the healthcare system. CONCLUSION:: Health provider readiness to integrate telemedicine services varies at the different levels of the health facility and job title or role. However, referral hospitals and administrators were more likely to integrate telemedicine than HC-IVs and doctors, respectively. While this study shows physicians and administrators are ready, other sectors (nurses, allied healthcare workers, public) will also need to be assessed.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,378 · 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