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Enregistrement W4289550043 · doi:10.1186/s12911-022-01952-0

Challenges of Telemedicine during the COVID-19 pandemic: a systematic review

2022· review· en· W4289550043 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
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

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineCINAHLSystematic reviewReimbursementHealth careConfidentialityMEDLINEMedicineCritical appraisalScopusMedical educationFamily medicineNursingAlternative medicineComputer sciencePolitical sciencePsychological interventionComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has prompted the decrease of in-person visits to reduce the risk of virus transmission. Telemedicine is an efficient communication tool employed between healthcare providers and patients that prevents the risk of exposure to infected persons. However, telemedicine use is not infallible; its users reported multiple issues that complicated the expansion of this technology. So, this systematic review aimed to explore the barriers and challenges of telemedicine use during the pandemic and to propose solutions for improving future use. METHODS: A systematic review was conducted following PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) statement. PubMed, Scopus, Web of Science, Academic Search Complete, CINAHL, Embase, and Science Direct were used to look for articles addressing barriers and challenges, in addition to articles proposing solutions. Studies were screened by title and abstract, followed by a full-text review. Risk of bias assessment was done using Critical Appraisal Skills Program for qualitative studies, Newcastle-Ottawa Scale for cross-sectional studies, and A MeaSurement Tool to Assess Systematic Reviews for systematic reviews. After the extraction of data, a narrative synthesis and analysis of the outcomes were performed. RESULTS: Among 1194 papers identified, only 27 studies were included. Barriers and challenges were assembled under 7 categories: technical aspects, privacy, data confidentiality and reimbursement, physical examination and diagnostics, special populations, training of healthcare providers and patients, doctor-patient relationship, and acceptability. Poor internet connection and lack of universal access to technology were among the technical barriers. Concerns about patient privacy and reimbursement hindered the use of telemedicine too. Physical examination and certain procedures were impossible to perform via telemedicine. Training both healthcare providers and patients was deficient. The doctor-patient relationship was troubled by telemedicine, and both healthcare providers and patients were reluctant to use telemedicine. CONCLUSION: Widespread use of telemedicine is still hampered by various barriers and challenges. Healthcare providers should work with various stakeholders to implement the proposed solutions. More research and policy changes are essential to optimize telemedicine utilization.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,233 · 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