Landscape of Digital Technologies Used in the National Health Service in England: Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In England, digital technologies are exploited to transform the way health and social care is provided and encompass a wide range of hardware devices and software that are used in all aspects of health care. However, little is known about the extent to which health care providers differ in digital health technology capabilities and how this relates to geographical and regional differences in health care capacities and resources. OBJECTIVE: This paper aims to identify the set of digital technologies that have been deployed by the National Health Services clinical commissioning groups (NHS CCGs) in England. In doing this, we respond to calls to shed light on the internal dynamics and variation in the form of digital capability in England in terms of health service regional differences and health diversity, equity, and inclusion. METHODS: We collected 135 annual reports that belong to 106 NHS CCGs in England, comprising more than 18,000 pages in total, released from 2020 to 2021. Using this data set, we identified 2163 pages related to digital technologies and labeled them using content analysis. We follow the construct taxonomy used by digital options theory, a theory from the management information systems field analyzing organizational resource investment choices, in classifying observed technologies according to digital themes-inherent design patterns that we identified and explained. We then used a hierarchical clustering method to extract groups of NHS CCGs that implement similar technology themes. RESULTS: We found 31 technologies from the reports and grouped them into 9 digital themes. The 9 themes were further assigned to 1 of the 3 constructs of digital options theory, the identification of patients' requirements (we identified information portals [76/106], digital health engagement [67/106], and digital inclusion support [45/106]), the development of new work patterns (we identified telehealth [87/106], telemedicine [35/106], and care home technologies [40/106]), the realization of improvements in efficiency and public accessibility (we identified online booking [26/106], online triage [104/106], and digital mental health services [74/106]). The 3 clusters of CCGs are identified based on the 8 themes (Hopkins=0.9914, silhouette=0.186), namely (1) digitally disengaged, (2) digitally engaged, and (3) digital torchbearer. CONCLUSIONS: Our findings show prominent digital themes within each construct group, namely information portals, telehealth, and online triage, covering people's fundamental health information needs. Almost half of CCGs fell into the digitally disengaged group, and all London CCGs (5/106) belonged to this group. We propose that practitioners should offer specialized assistance to regions with limited digital engagement, emphasizing digital health literacy, inclusion support, and ongoing evaluation, rather than concentrating solely on technical advancements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».