The Impact of COVID-19 on the Prevalence and Perception of Telehealth Use in the Middle East and North Africa Region: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the COVID-19 pandemic, telehealth has become a safer way to access health care. The telehealth industry has rapidly expanded over the last decade as a modality to provide patient-centered care. However, the prevalence of its use and patient acceptability remains unclear in the Middle East and North Africa (MENA) region. OBJECTIVE: The primary aim was to assess the prevalence of telehealth use before and during the pandemic by using social media (Instagram) as an online platform for survey administration across different countries simultaneously. Our secondary aim was to assess the perceptions regarding telehealth among those using it. METHODS: An Instagram account that reaches 130,000 subjects daily was used to administer a questionnaire that assessed the current prevalence of telehealth use and public attitudes and acceptability toward this modality of health care delivery during the COVID-19 pandemic. RESULTS: A total of 1524 respondents participated in the survey (n=1356, 89% female; median age 31 years), of whom 97.6% (n=1487) lived in the Gulf Cooperation Council (GCC) region. Prior to COVID-19, 1350 (88.6%) had no exposure to telehealth. Following the COVID-19 pandemic, telehealth use increased by 251% to a total of 611 users (40% of all users). About 89% (571/640) of telehealth users used virtual visits for specialist visits. Of the 642 participants who reported using telehealth, 236 (36.8%) reported their willingness to continue using telehealth, 241 (37.5%) were unsure, and 164 (25.5%) did not wish to continue to use telehealth after the COVID-19 pandemic. An inverse trend, although not statistically significant, was seen between willingness to continue telehealth use and the number of medical comorbidities (odds ratio [OR] 0.81, 95% CI 0.64-1.03; P=.09). Compared to the respondents who chose only messaging as the modality they used for telehealth, respondents who chose both messaging and phone calls were significantly less likely to recommend telehealth (OR 0.42, 95% CI 0.22-0.80; P=.009). Overall, there was general satisfaction with telehealth, and respondents reported that telehealth consultations made them feel safer and saved both time and money. CONCLUSIONS: Telehealth use increased dramatically after the COVID-19 pandemic, and telehealth was found to be acceptable among some young adult groups on Instagram. However, further innovation is warranted to increase acceptability and willingness to continue telehealth use for the delivery of health care.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».