The Role of Physicians in Digitalizing Health Care Provision: Web-Based Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digitalization affects all areas of society, including the health care sector. However, the digitalization of health care provision is progressing slowly compared to other sectors. In the professional and political literature, physicians are partially portrayed as digitalization sceptics. Thus, the role of physicians in this process requires further investigation. The theory of "digital natives" suggests a lower hurdle for younger generations to engage with digital technologies. OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate the role of physicians in the process of digitalizing health care provision in Germany and to assess the age factor. METHODS: We conducted a large-scale study to assess the role of this professional group in the progress of the digital transformation of the German health care sector. Therefore, in an anonymous online survey, we inquired about the current digital penetration of the personal working environment, expectations, attitude toward, and concerns regarding digitalization. Based on these data, we studied associations with the nominal variable age and variations across 2 age groups. RESULTS: The 1274 participants included in the study generally showed a high affinity towards digitalization with a mean of 3.88 on a 5-point Likert scale; 723 respondents (56.75%) stated they personally use mobile apps in their everyday working life, with a weak tendency to be associated with the respondents' age (η=0.26). Participants saw the most noticeable existing benefits through digitalization in data quality and readability (882/1274, 69.23%) and the least in patient engagement (213/1274, 16.72%). Medical practitioners preponderantly expect further improvements through increased digitalization across almost all queried areas but the most in access to medical knowledge (1136/1274, 89.17%), treatment of orphan diseases (1016/1274, 79.75%), and medical research (1023/1274, 80.30%). CONCLUSIONS: Respondents defined their role in the digitalization of health care provision as ambivalent: "scrutinizing" on the one hand but "active" and "open" on the other. A gap between willingness to participate and digital sovereignty was indicated. Thus, education on digitalization as a means to support health care provision should not only be included in the course of study but also in the continuing process of further and advanced training.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».