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Enregistrement W4320914250 · doi:10.2196/41347

Implementation Challenges for Danish Hospitals in Digital Transformation

2023· article· en· W4320914250 sur OpenAlexvenueno aff
Kristian Kidholm

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicinePsychological interventionMedicinePresentation (obstetrics)Quality (philosophy)Health careRandomized controlled trialMedical educationNursingMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Increased digitalization of hospitals is a goal for national and regional health strategies. Since 2019, it has been an explicit goal to increase the use of virtual consultation with hospital patients. Two years after the start of the pandemic, virtual consultation for hospital patients has increased. At Odense University Hospital (OUH), we have seen a 30% and 337% increase in the annual number of telephone and video consultations with patients, respectively. However, the annual number of video consultations is still below 1% of the total number of outpatient visits. Objective This presentation describes challenges that may explain the slow implementation of telemedicine at OUH and how these challenges are handled in practice. Methods The description is based on 12 meetings with hospital managers and staff at OUH. Analysis of the content of the meetings has been condensed into the major themes specified in the results. Results Three main challenges have been found: (1) uncertainty regarding the quality of telemedicine interventions, (2) uncertainty regarding the technical and communicative skills needed to do video consultation, and (3) misunderstandings regarding the economic consequences of telemedicine. To address the uncertainty among our staff toward the clinical quality of telemedicine, a database including randomized trials of telemedicine interventions described in the PubMed database from 2010-2022 was produced. The database shows that more than 96% of interventions results in similar or improved clinical outcomes for selected patient groups. To ensure the skills needed by the hospital staff to do video consultation, we have offered courses in the technical and communicative aspects of video consultation to interested departments. Finally, some members of our staff believe that reducing the number of physical visits may reduce the hospital budget, which is contrary to the actual financial agreements with capitation payment. To address this misunderstanding, information about the true economic consequences of implementing telemedicine has been provided. Conclusions Successful implementation of telemedicine requires more than solid evidence; it also requires initiatives focusing on the challenges among the hospital staff. Conflicts of Interest None declared.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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