A Teledermatology Scale-Up Framework and Roadmap for Sustainable Scaling: Evidence-Based Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objectives of South Africa's electronic health (eHealth) strategy recognize the value proposition that telemedicine practices hold for rural and urban referrals, but a lack of accepted and formalized scale-up has impeded realization of benefits. While both synchronous and asynchronous teledermatology exist, these remain localized and not scaled-up. Skin pathology is often the first sign of an HIV/AIDS infection, which remains a major cause of morbidity and mortality in South Africa. It is essential to replace the current inefficient dermatology referral process with a swift, organized, and efficacious one. OBJECTIVE: The objective of this study is to present an evidenced-based teledermatology scale-up framework (TDSF) and implementation roadmap (TDSF-IR). METHODS: A qualitative method with a design science research process model was used which consisted of 5 phases: (1) Awareness, which confirmed the need for an evidence-based TDSF and supporting TDSF-IR; (2) Suggestion, where a proposal was delivered on how to develop a TDSF and TDSF-IR; (3) Development, where we identified recommended design requirements and used these to identify and critique existing teledermatology or related scale-up frameworks; (4) Evaluation and validation, where we assessed outputs of the development phase against the design requirements and validated by confirming the veracity of the TDSF and TDSF-IR (validation involved 4 key senior teledermatology stakeholders using a questionnaire with a 5-point Likert scale); and (5) Conclusion, where validation results were used to finalize and communicate the TDSF and TDSF-IR to users. RESULTS: The study identified 5 TDSF components: eHealth building blocks, eHealth strategic objectives and budget, scale-up continuum periods, scale-up drivers, and scale-up phases. In addition, 36 subcomponents were identified. Each was further characterized and described to enable design of the final evidence-based TDSF. An implementation roadmap (TDSF-IR) was also prepared as a guide for an implementer with step-by-step instructions for application of the TDSF. For the validation study of the TDSF and supporting TDSF-IR, 4 purposively selected key senior teledermatology management stakeholders were asked if they found it useful as a guide to assist the South African public health system with teledermatology scale-up. The mean (SD) of Likert-scale rating was 4.0 (0.53) where 4=Agree and 33 of 36 responses were either agree or strongly agree. CONCLUSIONS: This study developed a TDSF and supporting roadmap (TDSF-IR) that are evidence-based. The proposed approach and described tools could be adapted to assist with ensuring scale-up and sustainability for other eHealth practices in other locations.
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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 | 0,280 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».