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Enregistrement W4319443944 · doi:10.2196/40622

The Impact of Digital Transformation on Inpatient Care: Mixed Methods Study

2023· review· en· W4319443944 sur OpenAlexvenueno aff
Philipp Koebe, Sabine Bohnet-Joschko

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)InteroperabilityHealth careDigital transformationDigitizationInpatient careQuality (philosophy)BusinessComputer scienceEconomic growthGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,380 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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