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Enregistrement W4295517357 · doi:10.2196/34905

Practices, Perceived Benefits, and Barriers Among Medical Students and Health Care Professionals Regarding the Adoption of eHealth in Clinical Settings: Cross-sectional Survey Study

2022· article· en· W4295517357 sur OpenAlexvenueno aff
Long Hoang Nguyen, Lien Thi Khanh Nguyen, Tham Thi Nguyen, Vu Anh Trong Dam, Thuc Minh Thi Vu, Hao Nguyen, Giang Thu Vu, Carl A. Latkin, Roger Ho, Cyrus S. H. Ho

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational University of Singapore
Mots-cléseHealthCross-sectional studyHealth professionalsHealth careNursingMedical educationPsychologyMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,476 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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