Preparedness, Challenges, and Opportunities for Digital Intervention for Chronic Disease Management: A Qualitative Study in Rural Areas of South Korea
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
Motivated by the prevalence of an aging population and the associated increase in chronic diseases, coupled with rising medical expenditure, the Korean government initiated a pilot project in Pyeongchang-gun, Gangwon-do, a rural area, to implement a "smart online-to-offline (O2O) digital health care model" aimed at managing and preventing chronic diseases. However, there is limited understanding regarding perspectives and levels of preparedness for digital health among stakeholders at various levels. In-depth focus group interviews were conducted with elderly and non-elderly community members, health care providers, and staff members at Pyeongchang Health and Medical Center. The study found the presence of both positive and negative perceptions and a lack of preparedness across different levels. At the end-user level, it was observed that community members, especially the elderly, have low levels of health and digital literacy, compounded by limited access to social support. At the health care provider level, there was uncertainty about the acceptance of the digital health program. At the area level, the need to bolster health staff members and enhance their capacity was observed. Recommendations include: customizing the design of the online and offline service components by considering end-user factors (such as age, occupation, and household type) that may contribute to disparities in health; establishing a platform for providers to share their experiences to facilitate the effective incorporation of digital health into their practices; and preparing an appropriate provider payment mechanism.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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