Telemedicine options to address identified health needs in Botswana
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Global efforts to implement national ehealth strategies have occurred, yet specific telemedicine implementations have fallen behind. A weakness inherent within many, perhaps most, national ehealth strategies, including Botswana's - is a lack of telemedicine focus. This is despite its potential to address many current healthcare system needs. The development of a telemedicine-specific strategy, to complement the existing ehealth strategy, has been proposed. This paper reports on an emulated process to determine prioritised health needs, identify broad solutions, consider ehealth and then telemedicine solutions, and prioritise these as insight for telemedicine-specific strategy development. Methods: The eHealth Strategy Development Framework (eHSDF) was adopted and steps 5-7 were emulated. Key informants participated in telephone-based semi-structured interviews in November 2020, using a key informant interview guide. Participants were asked specific questions related to national health needs, proposed solutions, and prioritisation. The interviews were recorded and transcribed for analysis. Results: Eleven key informants identified the top five perceived health issues as human resource shortages, congestion and overcrowding, prevalence of diseases, poor referral system, and lack of diagnostic and case management skills. Solutions were proposed, some of which included: Telehealth (including telemedicine), health informatics, and elearning. Telemedicine solutions included: a health professional help desk, teleconsultations, and apps for specialist referral. eLearning solutions were training, mentoring, and continuing professional development. Conclusion: A telemedicine-specific strategy, addressing the identified health issues and aligned to the existing national ehealth strategy, would provide the required focus to enable the development and deployment of telemedicine activities in the country.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».