Challenges and strategies for promoting health equity in virtual care: findings and policy directions from a scoping review of reviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to understand and synthesize review-level evidence on the challenges associated with accessibility of virtual care among underserved population groups and to identify strategies that can improve access to, uptake of, and engagement with virtual care for these populations. MATERIALS AND METHODS: A scoping review of reviews was conducted (protocol available at doi: 10.2196/22847). A total of 14 028 records were retrieved from MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Scopus, and Epistemonikos databases. Data were abstracted, and challenges and strategies were identified and summarized for each underserved population group and across population groups. RESULTS: A total of 37 reviews were included. Commonly occurring challenges and strategies were grouped into 6 key thematic areas based on similarities across communities: (1) the person's orientation toward health-related needs, (2) the person's orientation toward health-related technology, (3) the person's digital literacy, (4) technology design, (5) health system structure and organization, and (6) social and structural determinants of access to technology-enabled care. We suggest 4 important directions for policy development: (1) investment in digital health literacy education and training, (2) inclusive digital health technology design, (3) incentivizing inclusive digital health care, and (4) investment in affordable and accessible infrastructure. DISCUSSION AND CONCLUSION: Challenges associated with accessibility of virtual care among underserved population groups can occur at the individual, technological, health system, and social/structural determinant levels. Although the policy approaches suggested by our review are likely to be difficult to achieve in a given policy context, they are essential to a more equitable future for virtual care.
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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 | 0,083 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».