MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321002242 · doi:10.1371/journal.pone.0281754

Perceptions and attitudes of patients and healthcare workers towards the use of telemedicine in Botswana: An exploratory study

2023· article· en· W4321002242 sur OpenAlexaff
Benson Ncube, Maurice Mars, Richard E. Scott

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésTelemedicineHealth careeHealthNursingMedicineHealth informaticsExploratory researchMedical educationFamily medicinePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In March 2020, the Botswana Ministry of Health and Wellness approved a National eHealth Strategy. Although a milestone, the strategy does not mention telemedicine. There is need to address this by developing an evidence-based adjunct strategy for telemedicine to facilitate its introduction and adoption. To do so, several stages of a published eHealth Strategy Development Framework were mimicked. This allowed situational awareness to be created through exploring behavioural factors and perceptions that might influence the adoption of telemedicine in Botswana. The study aim was to explore current issues, concerns, perceptions, attitudes, views, and knowledge of patients and healthcare professionals regarding health-related issues and telemedicine that might influence implementation of telemedicine in Botswana and thereby inform future development of a telemedicine strategy. METHODS: An exploratory survey study was conducted using different survey questionnaires for patients and healthcare professionals, each using a mix of open- and closed-ended questions. These questionnaires were administered to convenience samples of healthcare professionals and patients at 12 public healthcare facilities in Botswana; seven clinics (three rural; four urban), and five hospitals (two primary, two district, and one tertiary), selected to align with the country's decentralised healthcare structure. RESULTS: Fifty-three healthcare professionals and 89 patients participated. Few healthcare professionals had actively used telemedicine for clinical consults and self-education using telephone calls, cell phone apps, or video conferencing (doctors 42%, nurses 10%). Only a few health facilities had telemedicine installations. Healthcare professional preference for future telemedicine uses were e-learning (98%), clinical services (92%), and health informatics (electronic records (87%). All healthcare professionals (100%) and most patients (94%) were willing to use and participate in telemedicine programmes. Open-ended responses showed additional perspective. Resource shortages (health human resources and infrastructure) were key to both groups. Convenience, cost effectiveness, and increased remote patient access to specialists were identified as enablers to telemedicine use. However inhibitors were cultural and traditional beliefs, although privacy, security and confidentiality were also identified. Results were consistent with findings from other developing countries. CONCLUSION: Although use, knowledge, and awareness of telemedicine are low, general acceptance, willingness to use, and understanding of benefits are high. These findings bode well for development of a telemedicine-specific strategy for Botswana, complementary to the National eHealth Strategy, to guide more systematic adoption and application of telemedicine in the future.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,138 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations32
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207