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Enregistrement W4362591727 · doi:10.2196/41562

Telehealth Challenges for California Rural Hospitals in Reaching Latino Populations During COVID-19

2023· article· en· W4362591727 sur OpenAlexvenueno aff
Noemi Mauricio, Glen Newhart, Steven Herber, Verónica Ahumada-Newhart

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthHealth careTelemedicineRural areaBusinessPandemicRural healthHealth equityPublic healthMedicineDigital healthNursingPublic relationsPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Rural and remote communities were especially vulnerable to the COVID-19 pandemic due to the availability and capacity of rural health services. Research has found that key issues surrounded (1) the lack of staff, (2) the need for coordinated health services, and (3) operational and facility issues. Similarly, research also confirms that irrespective of hospital capacity issues existing during crisis, compared to urban communities, rural communities typically face poorer access to health services. Telehealth programs have long held promise for addressing health disparities perpetuated by inadequate health care access. In response to the current COVID-19 pandemic, Adventist Health Saint Helena Hospital, a rural hospital in northern California, urgently worked to expand telehealth services. However, as Adventist Health Saint Helena Hospital is the longest-serving rural hospital in the state of California, administrators were also able to draw on experiences from the pandemic of 1918/1919. Understanding their historically rural and heavily Latino populations, their telehealth approach was coupled with cultural approaches for prioritizing socially responsive and equitable access to health services. Objective This study aimed to present one rural community’s holistic sociotechnical response to COVID-19 in redesigning their health care delivery approach. Redesign efforts included the expansion of digital health services coupled with county-wide collaborations for nondigital mobile health centers, testing, and vaccination clinics to meet the needs of those with limited digital access and language barriers. Methods We present data on telehealth services for maintaining critical care services and a framework on the feasibility of private-public partnerships to address COVID-19 challenges. Results In this paper, we provide a critical review of how a rural hospital adapted its health care approach to incorporate telehealth services and distance services to meet the needs of a diverse population. Conclusions This paper contributes empirical data on how rural communities can use telehealth technologies and community partnerships for a holistic community approach to meet health needs during a natural disaster. 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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,297 · 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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