Telehealth and the COVID-19 Pandemic: International Perspectives and a Health Systems Framework for Telehealth Implementation to Support Critical Response
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Telehealth implementation is a complex systems-based endeavour. This paper compares telehealth responses to (COrona VIrus Disease 2019) COVID-19 across ten countries to identify lessons learned about the complexity of telehealth during critical response such as in response to a global pandemic. Our overall objective is to develop a health systems-based framework for telehealth implementation to support critical response. METHODS: We sought responses from the members of the International Medical Informatics Association (IMIA) Telehealth Working Group (WG) on their practices and perception of telehealth practices during the times of COVID-19 pandemic in their respective countries. We then analysed their responses to identify six emerging themes that we mapped to the World Health Organization (WHO) model of health systems. RESULTS: Our analysis identified six emergent themes. (1) Government, legal or regulatory aspects of telehealth; (2) Increase in telehealth capacity and delivery; (3) Regulated and unregulated telehealth; (4) Changes in the uptake and perception of telemedicine; (5) Public engagement in telehealth responses to COVID-19; and (6) Implications for training and education. We discuss these themes and then use them to develop a systems framework for telehealth support in critical response. CONCLUSION: COVID-19 has introduced new challenges for telehealth support in times of critical response. Our themes and systems framework extend the WHO systems model and highlight that telemedicine usage in response to the COVID-19 pandemic is complex and multidimensional. Our systems-based framework provides guidance for telehealth implementation as part of health systems response to a global pandemic such as COVID-19.
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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 | 0,023 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,037 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| 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 ».