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Enregistrement W4214501550 · doi:10.2196/26511

The Role of Health Kiosks: Scoping Review

2022· article· en· W4214501550 sur OpenAlexvenueno aff
Inocencio Maramba, Ray Jones, Daniela Austin, Katie Edwards, Edward Meinert, Arunangsu Chatterjee

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Technology, Consumer Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractive kioskUsabilityWorld Wide WebMedicineHealth careMEDLINESoftware deploymentThe InternetComputer scienceInternet privacyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health kiosks are publicly accessible computing devices that provide access to services, including health information provision, clinical measurement collection, patient self-check-in, telemonitoring, and teleconsultation. Although the increase in internet access and ownership of smart personal devices could make kiosks redundant, recent reports have predicted that the market will continue to grow. OBJECTIVE: We seek to clarify the current and future roles of health kiosks by investigating the settings, roles, and clinical domains in which kiosks are used; whether usability evaluations of health kiosks are being reported, and if so, what methods are being used; and what the barriers and facilitators are for the deployment of kiosks. METHODS: We conducted a scoping review using a bibliographic search of Google Scholar, PubMed, and Web of Science databases for studies and other publications between January 2009 and June 2020. Eligible papers described the implementation as primary studies, systematic reviews, or news and feature articles. Additional reports were obtained by manual searching and querying the key informants. For each article, we abstracted settings, purposes, health domains, whether the kiosk was opportunistic or integrated with a clinical pathway, and whether the kiosk included usability testing. We then summarized the data in frequency tables. RESULTS: A total of 141 articles were included, of which 134 (95%) were primary studies, and 7 (5%) were reviews. Approximately 47% (63/134) of the primary studies described kiosks in secondary care settings. Other settings included community (32/134, 23.9%), primary care (24/134, 17.9%), and pharmacies (8/134, 6%). The most common roles of the health kiosks were providing health information (47/134, 35.1%), taking clinical measurements (28/134, 20.9%), screening (17/134, 12.7%), telehealth (11/134, 8.2%), and patient registration (8/134, 6.0%). The 5 most frequent health domains were multiple conditions (33/134, 24.6%), HIV (10/134, 7.5%), hypertension (10/134, 7.5%), pediatric injuries (7/134, 5.2%), health and well-being (6/134, 4.5%), and drug monitoring (6/134, 4.5%). Kiosks were integrated into the clinical pathway in 70.1% (94/134) of studies, opportunistic kiosks accounted for 23.9% (32/134) of studies, and in 6% (8/134) of studies, kiosks were used in both. Usability evaluations of kiosks were reported in 20.1% (27/134) of papers. Barriers (e.g., use of expensive proprietary software) and enablers (e.g., handling of on-demand consultations) of deploying health kiosks were identified. CONCLUSIONS: Health kiosks still play a vital role in the health care system, including collecting clinical measurements and providing access to web-based health services and information to those with little or no digital literacy skills and others without personal internet access. We identified research gaps, such as training needs for teleconsultations and scant reporting on usability evaluation methods.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,422 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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