Factors influencing engagement in online dual practice by public hospital doctors in three large cities: A mixed-methods study in China
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the digital age, a rising number of public sector doctors are providing private telemedicine and telehealth services on online health care platforms. This novel practice pattern - termed online dual practice - may profoundly impact health system performance in both developed and developing countries. This study aims to understand the factors influencing doctors' engagement in online dual practice. Methods: Using a mixed-methods design, this study concurrently collects quantitative demographic and practice data (n = 71 944) and semi-structured interview data (n = 32) on secondary and tertiary public hospital doctors in three large Chinese cities: Beijing, Shanghai and Guangzhou. We use the quantitative data to examine the prevalence of the online dual practice and its associated factors via the binary logit regression model. The qualitative data are used to further explore associated factors of online dual practice via thematic analysis. The findings about associated factors from the two parts were merged using the categories of personal, professional, and organisational characteristics. Results: Our quantitative analysis shows that at least 47.1% of public hospital doctors are involved in online dual practice. The shares in Beijing, Shanghai, and Guangzhou are 43.7%, 53.1%, and 44.8%, respectively. This practice is more prevalent among doctors who are male, senior, and non-managerial. Different specialties, hospital ownership, hospital levels, and locations are also significantly associated with this practice. The qualitative analysis further suggests that financial returns, perceived effectiveness of telemedicine, and hospital directors' attitude towards telemedicine may affect doctors' engagement with online dual practice. Conclusions: Online dual practice is prevalent among doctors at tertiary and secondary public hospitals in Beijing, Shanghai, and Guangzhou. Personal, professional, and organisational characteristics are all associated with doctors' choice to engage in online dual practice. The findings in this study provide implications for promoting telemedicine adoption and developing relevant regulatory policies in China and other countries.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».