National monitoring and evaluation of eHealth: a scoping review
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
OBJECTIVE: There has been substantial growth in eHealth over the past decade, driven by expectations of improved healthcare system performance. Despite substantial eHealth investment, little is known about the monitoring and evaluation strategies for gauging progress in eHealth availability and use. This scoping review aims to map the existing literature and depict the predominant approaches and methodological recommendations to national and regional monitoring and evaluation of eHealth availability and use, to advance national strategies for monitoring and evaluating eHealth. METHODS: Peer-reviewed and grey literature on monitoring and evaluation of eHealth availability and use published between January 1, 2009, and March 11, 2019, were eligible for inclusion. A total of 2354 publications were identified and 36 publications were included after full-text review. Data on publication type (eg, empirical research), country, level (national or regional), publication year, method (eg, survey), and domain (eg, provider-centric electronic record) were charted. RESULTS: The majority of publications monitored availability alone or applied a combination of availability and use measures. Surveys were the most common data collection method (used in 86% of the publications). Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), European Commission, Canada Health Infoway, and World Health Organization (WHO) have developed comprehensive eHealth monitoring and evaluation methodology recommendations. DISCUSSION: Establishing continuous national eHealth monitoring and evaluation, based on international approaches and recommendations, could improve the ability for cross-country benchmarking and learning. This scoping review provides an overview of the predominant approaches to and recommendations for national and regional monitoring and evaluation of eHealth. It thereby provides a starting point for developing national eHealth monitoring strategies.
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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 | 0,015 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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