Practices, Perceived Benefits, and Barriers Among Medical Students and Health Care Professionals Regarding the Adoption of eHealth in Clinical Settings: Cross-sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth is increasingly becoming an indispensable part of health practice and policy-making strategies. However, the use of eHealth tools in clinical practice and the perceptions of eHealth among medical students and health care professionals in Vietnam are not well understood. OBJECTIVE: This study aims to investigate perceptions and practices regarding eHealth and their associated factors among medical students and health care professionals. METHODS: A web-based cross-sectional study was conducted on 523 medical students and health care professionals. Information about the practices for, perceived barriers to, and benefits of eHealth application in clinical practices was collected. Multivariate Tobit and logistic regression models were used to determine factors associated with perceptions and practices. RESULTS: In total, 61.6% (322/523) of participants used eHealth tools in clinical practices, with moderate levels of eHealth literacy. The score for the perceived benefits of eHealth tools was low. The most common barrier for eHealth utilization was human resources for IT (240/523, 45.9%), followed by security and risk control capacity (226/523, 43.2%) and no training in eHealth application (223/523, 42.6%). Age, eHealth literacy, and the use of the internet for updating medical knowledge were positively associated with using eHealth tools in clinical practices. CONCLUSIONS: eHealth tools were moderately used in clinical practices, and the benefits of eHealth were underestimated among health care professionals and medical students in Vietnam. Renovating the current medical education curriculum to integrate eHealth principles should be required to equip health care professionals and medical students with essential skills for rapid digital transformation.
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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 | 0,034 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».