Assimilation of Digital Health by Family Physicians in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In recent years, governments, medical associations and other health care stakeholders have advocated digital health as a promising avenue to reduce inefficiencies, improve the delivery of health care services, increase the quality of primary care, and detect and manage infectious diseases. The present study aims to investigate the assimilation of digital health by family physicians, going beyond the simple adoption of these technologies to further understand the breadth and depth of their use in clinical practice for the diagnosis, treatment and prevention of disease, and for the monitoring of chronically-ill patients.Methods: The study was designed as an online survey. After conducting a pre-test of the questionnaire instrument, an invitation to participate in the study was sent to 7,664 members of the Quebec Federation of General Practitioners. The online questionnaire was developed on the Qualtrics survey platform. Data was collected from 768 family physicians, representing a 10% response rate.Results: Findings show that a large majority of the sampled physicians have yet to assimilate digital health within their medical practice. This is true in terms of both the physicians not incorporating digital health technologies into their routine work patterns and their not using these technologies to their full potential. The minority of respondents who showed a somewhat higher level of assimilation were motivated by patients’ greater requests related to digital health (e.g. for online consultations) and a greater chronic care caseload, and are characterized by their greater need for digital health training and their younger age, and use an EMR system that includes more functionalities (e.g. pharmaceutical advisers/prescribers).Conclusions: This study has policy implications in terms of the need for greater motivation and training of family physicians in order for them to make more extensive and innovative use of digital health technologies in their medical practice, for greater interoperability and integration of the digital health tools made available to them, and for greater awareness of their patients’ emerging attitudes and behaviors with regards to digital health. These implications make even more sense in the context of the current Covid-19 pandemic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».