Patients and Medical Staff Attitudes Toward the Future Inclusion of eHealth in Tuberculosis Management: Perspectives From Six Countries Evaluated using a Qualitative Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digitally delivering healthcare services is very attractive for tuberculosis (TB) management as this disease has a complex diagnosis and lengthy management and involves multiple medical and nonmedical specialists. Especially in low- and middle-income countries, eHealth could potentially offer cost-effective solutions to bridge financial, social, time, and distance challenges. OBJECTIVE: The goal of the research is to understand what would make eHealth globally applicable and gain insight into different TB situations, opportunities, and challenges. METHODS: We performed focus group interviews with TB experts and patients from 6 different countries on 4 different continents. The focus group interviews followed the theory of planned behavior framework to offer structured recommendations for a versatile eHealth solution. The focus group interviews were preceded by a general demographic and technology use questionnaire. Questionnaire results were analyzed using basic statistics in Excel (Microsoft Corporation). Focus group interview data were analyzed using ATLAS.ti 8 (ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH) by assigning codes to quotations and grouping codes into the 5 domains within the framework. RESULTS: A total of 29 patients and 32 medical staff members were included in our study. All medical staff had used the internet, whereas 31% (9/61) of patients had never been online. The codes with the most quotations were information in relation to eHealth (144 quotations) and communication (67 quotations). The consensus among all participants from all countries is that there are important communication and information gaps that could be bridged by an eHealth app. Participants from different countries also highlighted different challenges, such as a majority of asylum-seeker patients or lack of infrastructure that could be addressed with an eHealth app. CONCLUSIONS: Within the 6 countries interviewed, there is high enthusiasm toward eHealth in TB. A potential app could first target information and communication gaps in TB, with additional modules aimed at setting-specific challenges.
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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 | 0,031 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».