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Enregistrement W2970477638 · doi:10.2196/11353

Opportunities and Challenges of Telehealth in Remote Communities: Case Study of the Yukon Telehealth System

2019· article· en· W2970477638 sur OpenAlexaffvenueabout
Emily Seto, Dallas Smith, Matt Jacques, Plinio Pelegrini Morita

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensYukon Health and Social ServicesUniversity of WaterlooUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthTelemedicineNursingMedicineHealth careMedical emergencyMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telehealth has been shown to improve access to health care and to reduce costs to the patient and health care system, especially for patients living in rural settings. However, unique challenges arise when implementing telehealth in remote communities. OBJECTIVE: The study aimed to explore the current use, challenges, and opportunities of the Yukon Telehealth System. The lessons learned from this study were used to determine important factors to consider when attempting to advance and expand telehealth programs in remote communities. METHODS: A mixed methods approach was used to evaluate the Yukon Telehealth System and to determine possible future advances. Quantitative data were obtained through usage logs. Web-based questionnaires were administered to nurses in each of the 14 Yukon community health centers outside of Whitehorse and patients who had used telehealth. Qualitative data included focus groups and semistructured interviews with 36 telehealth stakeholders. RESULTS: Since 2008, there has been a consistent number of telehealth sessions of about 1000 per year, with clinical care as the main use (69.06% [759/1099] of all sessions in 2015). From the questionnaire (11 community nurses and 10 patients) and the interview data, there was a consensus among the clinicians and patients that the system provided timely access and cost savings from reduced travel. However, they believed that it was underutilized, and the equipment was outdated. The following 4 factors were identified, which should be considered when trying to advance and expand a telehealth program: (1) patient and clinician buy-in: past telehealth experiences (eg, negative clinician experiences with outdated technology) should be considered when advancing the system. Expansion of services in orthopedics, dermatology, and psychiatry were found to be particularly feasible and beneficial in Yukon; (2) workflow: the use and scheduling of telehealth should be streamlined and automated as much as possible to reduce dependencies on the single Yukon telehealth coordinator; (3) access to telehealth technology: clinicians and patients should have easy access to up-to-date telehealth technology. The use of consumer products, such as mobile technology, should be leveraged as appropriate; and (4) infrastructure: the required human resources and technology need to be established when expanding and advancing telehealth. CONCLUSIONS: While clinicians and patients had generally positive perceptions of the Yukon Telehealth System, there was consensus that it was underutilized. Many opportunities exist to expand the types of telehealth services and the number of telehealth sessions, including the expansion of services in several new specialty areas, updating telehealth equipment to streamline workflows and increase convenience and uptake, and integrating novel technologies. The identified barriers and recommendations from this evaluation can be applied to the development and expansion of telehealth in other remote communities to realize telehealth's potential for providing efficient, safe, convenient, and cost-effective care delivery.

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 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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,271 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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