Telehealth Use for Enhancing the Health of Rural Older Adults: A Systematic Mixed Studies Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Telehealth holds potential for inclusive and cost-saving health care; however, a better understanding of the use and acceptance of telehealth for health promotion among rural older adults is needed. This systematic review aimed to synthesize evidence for telehealth use among rural-living older adults and to explore cost-effectiveness for health systems and patients. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This systematic review was conducted in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Study designs reporting health promotion telehealth interventions with rural-living adults aged 55 and older were eligible for review. Following screening and inclusion, articles were quality-rated and ranked by level of evidence. Data extraction was guided by the Technology Acceptance Model and organized into outcomes related to ease of use, usefulness, intention to use, and usage behavior along with cost-effectiveness. RESULTS: Of 2,247 articles screened, 42 were included. Positive findings for the usefulness of telehealth for promoting rural older adults' health were reported in 37 studies. Evidence for ease of use and usage behavior was mixed. Five studies examined intention to continue to use telehealth and in 4 of these, patients preferred telehealth. Telehealth was cost-effective for health care delivery (as a process) compared to face to face. However, findings were mixed for cost-effectiveness with both reports of savings (e.g., reduced travel) and increased costs (e.g., insurance). DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Telehealth was useful for promoting health among rural-living older adults. Technological supports are needed to improve telehealth ease of use and adherence. Cost-effectiveness of telehealth needs more study, particularly targeting older adults.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».