Factors Influencing Telehealth Implementation and Use in Frontier Critical Access Hospitals: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telehealth has potential to help individuals in rural areas overcome geographical barriers and to improve access to care. The factors that influence the implementation and use of telehealth in critical access hospitals are in need of exploration. OBJECTIVE: The aim of this study is to understand the factors that influenced telehealth uptake and use in a set of frontier critical access hospitals in the United States. METHODS: This work was conducted as part of a larger evaluation of a Centers for Medicare & Medicaid Services-funded demonstration program to expand cost-based reimbursement for services for Medicare beneficiaries for frontier critical access hospitals. Our sample was 8 critical access hospitals in Montana, Nevada, and North Dakota that implemented the telehealth aspect of that demonstration. We reviewed applications and progress reports for the demonstration program and conducted in-person site visits. We used a semistructured discussion guide to facilitate conversations with clinical, administrative, and information technology staff. Using NVivo software (QSR International), we coded the notes from the interviews and then analyzed the themes. RESULTS: Several factors influenced the implementation and use of telehealth in critical access hospitals, including making changes to workflow and infrastructure as well as practitioner acceptance and availability. Participants also cited technical assistance and support for implementation as supportive factors. CONCLUSIONS: Frontier critical access hospitals may adopt telehealth to overcome challenges such as distance from specialty practitioners and workforce challenges. Telehealth can be used for provider-to-patient and provider-to-provider interactions to improve access to care, remove barriers, and improve quality. However, the ability of telehealth to improve outcomes is limited by factors such as workflow and infrastructure changes, practitioner acceptance and availability, and financing.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».