Development of a Conceptual Framework for e-Health Readiness Assessment in the Context of Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: e-Health readiness has been described as the preparedness of healthcare institutions, communities, or individuals for the anticipated change brought by programmes related to ICT use. Assessment of e-health readiness prior to the implementation of e-health innovations can therefore facilitate the process of change for individuals and organisations to adopt e-health programmes and avoid disappointment. The literature shows that although many e-health readiness assessment frameworks and tools exist, none meet all the requirements for e-health readiness assessment in developing countries. The aim of this study was to develop an e-health readiness assessment framework applicable to developing countries. Methods: A three-step process gleaned from the e-health literature (literature review / material collection; analysis / content analysis; consolidation / conceptual framework synthesis), together with iterative and reflective processes based on prior research undertaken by this group, guided framework conceptualisation and design. Results: An evidence-based framework was developed that: incorporates the need to assess readiness for each e-health component separately; identifies government’s central role in engaging all relevant stakeholders; and the need to assess the adequacy of a country’s infrastructure and infostructure prior to e-health planning and possible implementation. Also addressed by the framework is a need for an e-health readiness assessment to be undertaken using separate tools for technical and non-technical individuals. A country’s e-Readiness is highlighted as an important indicator for e-health readiness. Conclusions: The intent of the final framework is to inform and assist policy and decision makers, and facilitate future successful implementation of e-health initiatives in the developing world.
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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 | 0,046 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».