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Enregistrement W4220939341 · doi:10.2196/35380

Digital Health Opportunities to Improve Primary Health Care in the Context of COVID-19: Scoping Review

2022· article· en· W4220939341 sur OpenAlexvenueno aff
Cícera Renata Diniz Vieira Silva, Rayssa Horácio Lopes, Osvaldo de Góes Bay, Cláudia Santos Martiniano, Miguel Fuentealba-Torres, Ricardo Alexandre Arcêncio, Luís Velez Lapão, Sónia Dias, Severina Alice da Costa Uchôa

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Rio Grande do NorteCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésHealth careMultidisciplinary approachContext (archaeology)Thematic analysisGrey literatureDigital healthData extractionTelemedicineSystematic reviewBusinessNursingPsychologyMedicineMEDLINEGeographyPolitical scienceQualitative researchSociologyEconomic growthSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic brought social, economic, and health impacts, requiring fast adaptation of health systems. Although information and communication technologies were essential for achieving this objective, the extent to which health systems incorporated this technology is unknown. OBJECTIVE: The aim of this study was to map the use of digital health strategies in primary health care worldwide and their impact on quality of care during the COVID-19 pandemic. METHODS: We performed a scoping review based on the Joanna Briggs Institute manual and guided by the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses) Extension for Scoping Reviews. A systematic and comprehensive three-step search was performed in June and July 2021 in multidisciplinary health science databases and the gray literature. Data extraction and eligibility were performed by two authors independently and interpreted using thematic analysis. RESULTS: A total of 44 studies were included and six thematic groups were identified: characterization and geographic distribution of studies; nomenclatures of digital strategies adopted; types of information and communication technologies; characteristics of digital strategies in primary health care; impacts on quality of care; and benefits, limitations, and challenges of digital strategies in primary health care. The impacts on organization of quality of care were investigated by the majority of studies, demonstrating the strengthening of (1) continuity of care; (2) economic, social, geographical, time, and cultural accessibility; (3) coordination of care; (4) access; (5) integrality of care; (6) optimization of appointment time; (7) and efficiency. Negative impacts were also observed in the same dimensions, such as reduced access to services and increased inequity and unequal use of services offered, digital exclusion of part of the population, lack of planning for defining the role of professionals, disarticulation of actions with real needs of the population, fragile articulation between remote and face-to-face modalities, and unpreparedness of professionals to meet demands using digital technologies. CONCLUSIONS: The results showed the positive and negative impacts of remote strategies on quality of care in primary care and the inability to take advantage of the potential of technologies. This may demonstrate differences in the organization of fast and urgent implementation of digital strategies in primary health care worldwide. Primary health care must strengthen its response capacity, expand the use of information and communication technologies, and manage challenges using scientific evidence since digital health is important and must be integrated into public service.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations59
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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