E-Health Implementation Challenges: A Comprehensive Review of Digital Healthcare in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Interactions in the past involving healthcare have been carried out through conventional in-person methods. Due to modern issues and the growth of technology, the health sector has expanded to involve digital practices of healthcare, or e-health. E-health can be classified into several distinct subsidiaries (such as telehealth or electronic health records) serving as a potential solution to providing quality services around the world. Despite this, e-health comes with many challenges which can act as barriers of implementation and investment, which stifle its mass adoption which is so desperately needed, especially following the digital health growth resulting from the COVID-19 pandemic. Here we cover major challenges which come as a part of e-health investment and implementation worldwide, and how they have staggered or boosted the pursuit of more effective and efficient digital health practices. Centering our research focus on a specific region, in this case, the United States, makes real world setting statistics and investigations deeply addressed. In order to make the understanding of digital health artifacts in the United States easier, this article is a result of data collected from different sources that also mention other countries as well. We analyzed the global importance and effectiveness of e-health to later approach the challenges faced by the United States and give plausible initiatives to deal with such issues. Identifying this gap in the research of such a large and developing industry such as e-health is crucial to securing its future success in execution and adoption.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».