Identifying the Dimensions and Challenges of Using Digital Innovation in Hospitals: A Systematic Review Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the advancement of digital technologies, hospitals are increasingly using digital innovations to improve the quality of care, increase productivity, and reduce costs. However, the implementation of these innovations is accompanied by several challenges that can limit their impact. This study aimed to identify the dimensions and challenges of using digital innovation in hospitals. Methods: The present study was conducted using a systematic review method. To collect data, reputable English databases including PubMed, Scopus, and Web of Science, Google Scholar and Persian databases including Magiran, Iran Medex, and SID, were searched. Initially, 1144 articles in English and 38 articles in Persian published from January 2015 to January 2025 were reviewed which examined the dimensions and challenges of digital innovation in hospitals, and finally 16 articles were included in the study. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of studies. Results: According to the survey, the most important dimensions of digital innovation in hospitals include improving the quality of healthcare services, increasing hospital efficiency, reducing healthcare costs, increasing patient satisfaction, and improving hospital information security. Also, key challenges in this field include the lack of appropriate infrastructure and skilled workforce, staff resistance, security concerns and patients data privacy, financial problems, and legal and ethical challenges. Conclusion: Digital innovation in hospitals can increase the quality of services and patient satisfaction, but its optimal utilization requires addressing financial, infrastructure, security, and human resource challenges.
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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 | 0,022 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».