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Enregistrement W4405015040 · doi:10.2196/45763

Patient-Centric Mobile Medical Services Accessed Through Smartphones in the Top 100 Chinese Public Hospitals: Cross-Sectional Survey Study

2024· article· en· W4405015040 sur OpenAlexvenueno aff
Xuan Huang, Ying Wang, Xijun Yang, Ruo Jiang, Yicheng Liu

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Hospital Development Center
Mots-clésMedicineThe InternetChinaFamily medicinePublic healthMedical prescriptionMobile phoneHealth carePhoneMedical emergencyNursingWorld Wide WebPolitical scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smartphone-based technology has been used to enhance the delivery of health care services to the public in numerous countries. OBJECTIVE: This study aims to investigate the application of patient-centric mobile medical services accessed through smartphones in the top 100 Chinese public hospitals. METHODS: Data on 124 tertiary public hospitals, ranked among the top 100 by the China Hospital Science and Technology Evaluation Metrics of the Chinese Academy of Medical Sciences (2019) and China's Hospital Rankings of the Hospital Management Institute of Fudan University (2019), were collected from the WeChat platform (Tencent Inc), mobile phone apps, and official websites until February 10, 2021. RESULTS: A total of 124 tertiary public hospitals, all of which were among the top 100 hospitals according to the 2 ranking lists, were selected for this study. Almost all (122/124, 98.39%) of the hospitals offered basic services such as appointment scheduling, registration, and health education. The majority also provided online access to test reports (95/124, 76.61%), consultations (72/124, 58.06%), and prescriptions (61/124, 49.19%). Among the hospitals offering online prescriptions, the majority (54/61, 88.52%) supported home delivery through third-party carriers. Slightly less than half (57/124, 45.97%) used artificial intelligence for medical guidance. Only a small fraction (8/124, 6.45%) managed chronic diseases through online monitoring and supervision by experienced doctors. Approximately half (60/124, 48.39%) of the included hospitals were officially licensed as internet hospitals approved to provide full online services. Hospitals with official internet hospital licenses provided more extensive digital health offerings. A significantly higher proportion of approved hospitals offered online consultations (29.69% vs 88.33%, r=43.741; P<.001), test reports (62.5% vs 91.67%, r=14.703; P<.001), and chronic disease management (1.56% vs 11.67%, r=5.238; P<.05). These officially approved hospitals tended to provide over 6 mobile medical services, mainly in the regions of Shanghai and Guangdong. This geographic distribution aligned with the overall layout of hospitals included in the study. CONCLUSIONS: Patient-centric mobile medical services offered by the top 100 Chinese public hospitals accessed through smartphones primarily focus on online appointment scheduling, registration, health education, and accessing test reports. The most popular features include online consultations, prescriptions, medication delivery, medical guidance, and early-stage chronic disease management. Approved internet hospitals offer a significantly greater variety of patient-centric mobile medical services compared with unapproved ones.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,444 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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