The Impact of Digital Transformation on Inpatient Care: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the context of the digital transformation of all areas of society, health care providers are also under pressure to change. New technologies and a change in patients' self-perception and health awareness require rethinking the provision of health care services. New technologies and the extensive use of data can change provision processes, optimize them, or replace them with new services. The inpatient sector, which accounts for a particularly large share of health care spending, plays a major role in this regard. OBJECTIVE: This study examined the influences of current trends in digitization on inpatient service delivery. METHODS: We conducted a scoping review. This was applied to identify the international trends in digital transformation as they relate to hospitals. Future trends were considered from different perspectives. Using the defined inclusion criteria, international peer-reviewed articles published between 2016 and 2021 were selected. The extracted core trends were then contextualized for the German hospital sector with 12 experts. RESULTS: We included 44 articles in the literature analysis. From these, 8 core trends could be deduced. A heuristic impact model of the trends was derived from the data obtained and the experts' assessments. This model provides a development corridor for the interaction of the trends with regard to technological intensity and supply quality. Trend accelerators and barriers were identified. CONCLUSIONS: The impact analysis showed the dependencies of a successful digital transformation in the hospital sector. Although data interoperability is of particular importance for technological intensity, the changed self-image of patients was shown to be decisive with regard to the quality of care. We show that hospitals must find their role in new digitally driven ecosystems, adapt their business models to customer expectations, and use up-to-date information and communications technologies.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».