Characterizing Telehealth Barriers and Preferences to Promote Acceptable Implementation Strategies in Central Uganda: Multilevel Formative Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telehealth approaches can address health care access barriers and improve care delivery in resource-limited settings around the globe. Yet, telehealth adoption in Africa has been limited, due in part to an insufficient understanding of effective strategies for implementation. Objective: This study aimed to conduct a multi-level formative evaluation identifying barriers and facilitators for implementing telehealth among health service providers and patients in Central Uganda. Methods: We collected surveys characterizing telehealth perceptions, barriers, and preferences from health care providers and patients seeking primary care in the Central Region of Uganda from January 2022 to July 2022. Survey development was informed by the technology acceptance model and evaluated predictors of technology acceptance (ie, perceived usefulness, ease of use, and attitudes). We used descriptive statistics to characterize telehealth perceptions and examined differences according to provider and patient characteristics using Student t tests. Results: Nearly 79% (n=48) of 61 providers surveyed had used telehealth, and perceptions were generally favorable. While 93.4% (n=57) reported that telehealth adds value to clinical practice, less than half (n=30, 49.2%) felt telehealth was more efficient than in-person visits. Provider-reported barriers to telehealth included technology challenges for the patient (34/132, 26%), low patient engagement (25/132, 19%), and lack of implementation support (24/132, 18%). Telehealth use was lower among the 91 surveyed patients, with only 19.8% (n=18) having used telehealth. Although 89% (n=81) of patients reported saving time with telehealth approaches, 33.3% (n=30) of patients reported that telehealth made them feel uncomfortable, and 43.8% (n=39) reported concerns about confidentiality. Over 72% (n=66) of patients who had used telehealth previously reported satisfaction with the telehealth services they received. Several differences in perceptions of telehealth according to patient's self-reported health status were observed. Conclusions: Perceptions of telehealth were generally favorable, although higher among providers than patients. Barriers impeding telehealth use include technology challenges and the lack of infrastructure and implementation support. Findings from this study can inform the implementation of acceptable telehealth approaches to address disparities propagated by health care access barriers in Sub-Saharan Africa.
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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 | 0,064 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».