Applying eHealth for Pandemic Management in Saudi Arabia in the Context of COVID-19: Survey Study and Framework Proposal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increased frequency of epidemics such as Middle East respiratory syndrome, severe acute respiratory syndrome, Ebola virus, and Zika virus has created stress on health care management and operations as well as on relevant stakeholders. In addition, the recent COVID-19 outbreak has been creating challenges for various countries and their respective health care organizations in managing and controlling the pandemic. One of the most important observations during the recent outbreak is the lack of effective eHealth frameworks for managing and controlling pandemics. OBJECTIVE: The aims of this study are to review the current National eHealth Strategy of Saudi Arabia and to propose an integrated eHealth framework that can be effective for managing health care operations and services during pandemics. METHODS: A questionnaire-based survey was administered to 316 health care professionals to review the current national eHealth framework of Saudi Arabia and identify the objectives, factors, and components that are key for managing and controlling pandemics. Purposive sampling was used to collect responses from diverse experts, including physicians, technical experts, nurses, administrative experts, and pharmacists. The survey was administered at five hospitals in Saudi Arabia by forwarding the survey link using a web-based portal. A sample population of 350 was achieved, which was filtered to exclude incomplete and ineligible samples, giving a sample of 316 participants. RESULTS: Of the 316 participants, 187 (59.2%) found the current eHealth framework to be ineffective, and more than 50% of the total participants stated that the framework lacked some essential components and objectives. Additional components and objectives focusing on using eHealth for managing information, creating awareness, increasing accessibility and reachability, promoting self-management and self-collaboration, promoting electronic services, and extensive stakeholder engagement were considered to be the most important factors by more than 80% of the total participants. CONCLUSIONS: Managing pandemics requires an effective and efficient eHealth framework that can be used to manage various health care services by integrating different eHealth components and collaborating with all stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».