The ‘wrong pocket’ problem as a barrier to the integration of telehealth in health organisations and systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has accelerated the deployment of telehealth services in many countries around the world. It also revealed many barriers and challenges to the use of digital health technologies in health organisations and systems that have persisted for decades. One of these barriers is what is known as the 'wrong pocket' problem - where an organisation or sector makes expenditures and investments to address a given problem, but the benefits (return on investment) are captured by another organisation or sector (the wrong pocket). This problem is the origin of many difficulties in public policies and programmes (e.g. education, environment, justice and public health), especially in terms of sustainability and scaling-up of technology and innovation. In this essay/perspective, we address the wrong pocket problem in the context of a major telehealth project in Canada. We show how the problem of sharing investments and expenses, as well as the redistribution of economies among the different stakeholders involved, may have threatened the sustainability and scaling-up of this project, even though it has demonstrated the clinical utility and contributed to improving the health of populations. In conclusion, the wrong pocket problem may be decisive in the reduced take-up, and potential failure, of certain telehealth programmes and policies. It is not enough for a telehealth service to be clinically relevant and 'efficient', it must also be mutually beneficial to the various stakeholders involved, particularly in terms of the equitable sharing of costs and benefits (return on investment) associated with the implementation of this new service model. Finally, the wrong pocket concept offers a helpful lens for studying the success, sustainability, and scale-up of digital transformations in health organisations and systems. This needs to be considered in future research and evaluations in the field.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle