Implementing Home-Based Digital Health in Rural Canada: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This scoping review maps the current evidence on implementing home-based digital health technologies in rural Canada. It examines available readiness tools and indicators, stakeholder perspectives, barriers, and outcomes to provide evidence-based insights for successful implementation. Methods: A comprehensive search was conducted in Ovid MEDLINE, IEEE Xplore, and Scopus between February and March 2025. Eligible studies focused on patient-facing, home-based digital health technologies in rural or remote Canadian contexts. Articles addressing pre-implementation, implementation, or adoption of home-based digital health solutions were also included. Data extraction and thematic analysis were performed to synthesize findings. Results: Sixteen studies met the inclusion criteria, spanning diverse rural regions of British Columbia, Ontario, and several Prairie and Atlantic provinces. Findings were categorized under four major themes: (1) readiness tools, frameworks, and indicators; (2) patient and provider perspectives; (3) barriers and corresponding strategies; and (4) outcomes and impacts of home-based digital health implementation in rural Canada. While patients and providers are generally positive towards home-based digital health technologies, several context-dependent factors influence their success. Key barriers include digital divides, infrastructure limitations, and varying digital literacy. Effective implementation necessitates addressing these challenges through tailored strategies, such as culturally sensitive design, infrastructure development, digital literacy training, and community engagement. Conclusion: Home-based digital health technologies have the potential to improve healthcare access and outcomes in rural Canada. Successful implementation requires careful consideration of contextual factors, proactive barrier mitigation, and a focus on co-design with users to ensure equitable access and outcomes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».