Addressing equity in eHealth interventions for healthcare system users & patients, literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective eHealth has great potential to improve access to health information and care but important barriers to equity still exist and a real digital divide threatens its use. It is therefore necessary to build a conceptual framework on digital health interventions aiming at promoting equity and to analyse the strategies and recommendations that arise through the literature. Such a conceptual framework has not been identified in the literature yet. Methods We carried out a scoping literature review of the scientific literature since 2000 in Western countries, in Scopus, PubMed, PsycArticles, SocIndex and PBSC. Results Strategies that take into account equity in eHealth for healthcare system users and patients can be presented in light of the five key action areas of the Ottawa Charter for Health Promotion. They deal with the policy level, the individual one, aim at creating supportive environments, at using the community level for eHealth promotion and focus on health services. Individuals-oriented interventions are the most reported, thus revealing a lack of systematic thinking and certainly a lack of understanding of the whole spectrum of health determinants. Conclusions Following Gibbons’ expression of “compunetics” (Information and Communication Technologies & ethics), interventions that truly consider the unintended consequences of eHealth on social and geographic health inequalities are absolutely necessary. The conceptual model analysing the whole literature on this interaction makes it easy to understand the types of interventions that are or could be carried out to tackle equity issues in digital health interventions. Its recommendations become easy to implement in the field and can be extremely helpful for decision-making. Key messages Strategies that take into account equity in eHealth for healthcare system users and patients can be presented in light of the five key action areas of the Ottawa Charter for Health Promotion. The conceptual model we elaborated makes it easy to understand the types of interventions that could be carried out to tackle equity issues in digital health interventions.
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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 | 0,021 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».