Barriers to and facilitators of the uptake of digital health technology in cardiology: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Digital health technology has the potential to revolutionize the quality and efficiency of healthcare delivery. However, the uptake of digital health technology has been low in clinical practice. The factors that contribute to the limited adoption of digital health technology, particularly in cardiology, are unclear. Purpose We identified and synthesized the barriers to and facilitators of digital health technology uptake in cardiology, with a focus on provider- and patient- level barriers and facilitators. Methods We searched MEDLINE, EMBASE and CINAHL databases for studies published January 2000 - December 2019 that reported barriers to and/or facilitators of digital health technology adoption in cardiology. Two reviewers screened and extracted data independently. We conducted a thematic analysis to identify major themes pertaining to digital health technology uptake by both providers and patients. Results The search identified 3062 unique studies, of which 23 qualitative studies met eligibility criteria. Seventeen studies included semi-structured interviews and 6 included focus groups. Five (22%) studies reported provider-level facilitators, which included technology usability, integration into clinical workflow, and improved patient outcomes. Eighteen (78%) studies reported patient-level facilitators, which included ongoing technical support, improved access to healthcare services, and improved self-management. Six (26%) studies reported provider-level barriers, which included lack of integration into clinical workflow, increased healthcare costs, and lack of validation and reliability of technology. Finally, 19 (83%) studies reported patient-level barriers which included lack of knowledge about technology, limited internet access, and physical impairments making use of technology difficult. Conclusions Identifying barriers to and facilitators of digital health technology could help improve its uptake in cardiology. The findings of this study can be used to inform researchers, clinicians, and stakeholders who wish to develop and implement digital health technologies that meet the needs of providers and patients. Funding Acknowledgement Type of funding source: None
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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 | 0,033 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».