Enhancing Ultrasound Access in Rural Saskatchewan: A Mixed-Methods Study of Telerobotic Technology
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Access to health care services, including diagnostic tools, such as sonography, remains limited in rural areas and could lead to negative health outcomes. Telerobotic ultrasonography (TUS) systems, which enable remote sonography from centralized locations, offer a promising solution to this challenge. This study examined the implementation of TUS in a rural community in southern Saskatchewan. Materials and Methods: A non-sequential mixed-methods research approach was used to study this intervention. A thematic analysis was conducted of the surveys and interviews that were conducted. The work was guided by the Canadian Network for Digital Health Evaluation Framework and Khan’s Access to Care and Prevention Framework. Results: Data were collected through 25 semi-structured interviews with providers (n = 11) and patients (n = 14). This was complemented by surveys from patients (n = 44). Findings revealed that accessibility, convenience, and timeliness of TUS significantly influenced acceptance and utilization. Patients valued the technology’s ability to deliver local care, minimizing disruptions like travel to an urban center. Among providers, enhanced coordination between technical and non-technical staff and service expansion emerged as pivotal for optimizing health care delivery. Conclusion: These results underscore the importance of increasing awareness and refining the integration of TUS to improve diagnostic access for underserved communities. The possibility of implementing TUS must focus on the magnitude of use and advancement directions to provide equitable health care delivery.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».