eHealth in Geriatric Rehabilitation: An International Survey of the Experiences and Needs of Healthcare Professionals
Notice bibliographique
Résumé
While eHealth can help improve outcomes for older patients receiving geriatric rehabilitation, the implementation and integration of eHealth is often complex and time-consuming. To use eHealth effectively in geriatric rehabilitation, it is essential to understand the experiences and needs of healthcare professionals. In this international multicentre cross-sectional study, we used a web-based survey to explore the use, benefits, feasibility and usability of eHealth in geriatric rehabilitation settings, together with the needs of working healthcare professionals. Descriptive statistics were used to summarize quantitative findings. The survey was completed by 513 healthcare professionals from 16 countries. Over half had experience with eHealth, although very few (52 of 263 = 20%) integrated eHealth into daily practice. Important barriers to the use or implementation of eHealth included insufficient resources, lack of an organization-wide implementation strategy and lack of knowledge. Professionals felt that eHealth is more complex for patients than for themselves, and also expressed a need for reliable information concerning available eHealth interventions and their applications. While eHealth has clear benefits, important barriers hinder successful implementation and integration into healthcare. Tailored implementation strategies and reliable information on effective eHealth applications are needed to overcome these barriers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,020 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».