Policy Innovation in Healthcare: Exploring the Adoption and Implementation of Telemedicine
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telemedicine has emerged as a transformative solution in healthcare, offering improved accessibility and efficiency. However, its widespread adoption remains influenced by policy frameworks, digital infrastructure, and financial sustainability. This study examines the role of policy innovation in telemedicine adoption and implementation, assessing regulatory impact, technological readiness, and reimbursement structures. Methods: A cross-sectional survey design with a mixed-methods approach was employed, integrating quantitative surveys and qualitative interviews. Data were collected from healthcare policymakers, administrators, physicians, and technology developers across hospitals, clinics, and telemedicine service providers. Logistic regression and chi-square tests were conducted to analyze key predictors of telemedicine adoption, including regulatory support, digital infrastructure, and reimbursement policies. A total of 400 participants were surveyed, and 25 stakeholders were interviewed to analyze key predictors of telemedicine adoption. Results: The findings indicate that institutions with clear licensing regulations and policy support exhibited significantly higher telemedicine adoption rates (OR = 2.15, p = 0.004). Standardized reimbursement policies positively influenced adoption rates (χ² = 14.91, p = 0.008). Digital infrastructure readiness, including broadband connectivity and EHR interoperability, was strongly associated with increased telemedicine utilization (OR = 2.31, p = 0.005). Major barriers included regulatory fragmentation, financial constraints, and technological literacy gaps. Conclusion: Policy innovation, digital infrastructure investments, and structured reimbursement models are critical for telemedicine expansion. Addressing regulatory inconsistencies and financial limitations will enhance adoption. Future research should explore long-term policy impacts and AI integration in telemedicine.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».