MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3211237709 · doi:10.2196/33364

Digitally Disconnected: Qualitative Study of Patient Perspectives on the Digital Divide and Potential Solutions

2021· article· en· W3211237709 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Chicago MedicineBucksbaum Institute for Clinical ExcellenceUniversity of Chicago
Mots-clésDigital divideTelemedicineSocioeconomic statusGovernment (linguistics)MedicaidLiteracyHealth literacyHealth carePublic relationsPhoneMedical educationMedicinePolitical sciencePsychologyThe InternetComputer sciencePopulationPedagogyEnvironmental healthWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As telemedicine utilization increased during the COVID-19 pandemic, divergent usage patterns for video and audio-only telephone visits emerged. Older, low-income, minority, and non-English speaking Medicaid patients are at highest risk of experiencing technology access and digital literacy barriers. This raises concern for disparities in health care access and widening of the "digital divide," the separation of those with technological access and knowledge and those without. While studies demonstrate correlation between racial and socioeconomic demographics and technological access and ability, individual patients' perspectives of the divide and its impacts remain unclear. OBJECTIVE: We aimed to interview patients to understand their perspectives on (1) the definition, causes, and impact of the digital divide; (2) whose responsibility it is to address this divide, and (3) potential solutions to mitigate the digital divide. METHODS: Between December 2020 and March 2021, we conducted 54 semistructured telephone interviews with adult patients and parents of pediatric patients who had virtual visits (phone, video, or both) between March and September 2020 at the University of Chicago Medical Center (UCMC) primary care clinics. A grounded theory approach was used to analyze interview data. RESULTS: Patients were keenly aware of the digital divide and described impacts beyond health care, including employment, education, community and social contexts, and personal economic stability. Patients described that individuals, government, libraries, schools, health care organizations, and even private businesses all shared the responsibility to address the divide. Proposed solutions to address the divide included conducting community technology needs assessments and improving technology access, literacy training, and resource awareness. Recognizing that some individuals will never cross the divide, patients also emphasized continued support of low-tech communication methods and health care delivery to prevent widening of the digital divide. Furthermore, patients viewed technology access and literacy as drivers of the social determinants of health (SDOH), profoundly influencing how SDOH function to worsen or improve health disparities. CONCLUSIONS: Patient perspectives provide valuable insight into the digital divide and can inform solutions to mitigate health and resulting societal inequities. Future work is needed to understand the digital needs of disconnected individuals and communities. As clinical care and delivery continue to integrate telehealth, studies are needed to explore whether having a video or audio-only phone visit results in different patient outcomes and utilization. Advocacy efforts to disseminate public and private resources can also expand device and broadband internet access, improve technology literacy, and increase funding to support both high- and low-tech forms of health care delivery for the disconnected.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle