Optimizing Digital Solutions to Improve Access to Comprehensive Primary Health Care Services in Remote Indigenous Communities: Protocol for a Participatory Action Research Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aboriginal and Torres Strait Islander (Indigenous) peoples living in remote Australia experience a heavy burden of ill health and multiple barriers to accessing health care. Digital health technologies (DHTs) have the potential to help overcome some of these challenges and increase access to comprehensive primary health care (CPHC), thereby improving equity of health outcomes. However, little is known about the community and provider preferences for the use of digital technologies for improving health and wellness. OBJECTIVE: The study aims to co-design, implement, and evaluate how DHTs can improve access to CPHC in remote Indigenous communities in the Northern Territory (NT), Australia. METHODS: This multiphased project will take a participatory action research approach to co-design and optimize digital health solutions with local community members and health service staff in 2 communities. Our mixed methods approach will include pre- and postimplementation focus group discussions, interviews, quantitative analysis of CPHC utilization administrative data, and surveys administered by Indigenous community-based researchers to understand the use of digital devices and connectivity, eHealth literacy, preferences for different attributes of DHTs using best-worst scaling, and consumer satisfaction and experiences with DHT interventions. Priority DHTs will be selected for implementation based on consumer and health staff preferences. Focus group discussions and interview data will explore community and health service staff preferences, experiences, and satisfaction with implemented DHTs. A realist approach will be taken to identify how DHT interventions work, for whom, and in what circumstances, so that the understanding of why some interventions work while others do not is expanded. Economic analyses will be conducted to calculate the incremental costs and benefits of implemented DHT interventions. The scalability of digital health solutions will be tested in two additional communities. Project partners include key funding, service, and support agencies in the NT and nationally. RESULTS: As of November 2024, we have selected two implementation sites. Digital health initiatives are underway at the implementation sites, and evaluation activities are progressing. The initial findings from these sites have informed our scalability assessment in an additional two sites. CONCLUSIONS: Knowledge translation is integral to the study design, which involves partnering with consumers, CPHC service providers, and a range of key stakeholders to inform health service providers and policy makers about which DHTs work for which groups of consumers, and under what circumstances, to improve access to CPHC. This unique study will accommodate consumer and provider preferences regarding the use of DHTs to improve CPHC access and address the lack of knowledge about how to deploy digital solutions to best support CPHC in remote Indigenous Australia. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/68892.
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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 | 0,109 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,010 |
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 ».