The Impact of Telehealth Integration on Rural Health care Professional Retention and Job Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Rural communities face significant challenges in recruiting and retaining health care professionals (HCP) due to high workloads, lack of financial incentives, and demanding occupational requirements. Recent research shows that telehealth has the potential to enhance holistic care quality and reduce barriers to patient care; however, its potential to impact rural HCP retention remains unexplored. The purpose of this review was to assess the relationship between telehealth and rural HCP professional satisfaction and retention. METHODS: A systematic review was conducted following the Cochrane guidelines. MEDLINE ALL and Embase were searched from January 2014 to February 2025. Studies assessing the use of telehealth in rural health care settings and reporting on retention rates or professional satisfaction were included. Due to significant expected heterogeneity, studies were analyzed narratively. FINDINGS: The search identified 1,678 unique citations, with 38 studies proceeding to full-text review. Four studies were included in the final analysis: two mixed-methods studies and two qualitative studies. Each study assessed a different telehealth intervention, including tele-emergency, wound care, and general practice. Job satisfaction was reported in three studies, with personal fulfillment and professional development commonly reported. Retention was reported in two studies, with minimal actual impacts on retention but with HCPs perceiving considerable potential. Importantly, there were no quantitative measures of job satisfaction or retention reported. CONCLUSIONS: Despite telehealth being lauded as a way to improve retention and professional satisfaction in rural health care settings, there are very few studies assessing these outcomes. Though telehealth qualitatively improved professional satisfaction, there were minimal impacts on retention.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».