Understanding Digital Health Equity: A Conceptual Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of this concept analysis is to clarify the meaning of digital health equity beyond a simplistic definition, obtaining a richer meaning that can guide the digital healthcare landscape. BACKGROUND: With the growing spread of digital health, digital health equity should be at the center of healthcare. Health outcomes for equity-deserving groups may be compromised without a clear understanding of digital health equity. Although the concept of 'health equity' has been analysed before; no concept analysis has been completed for the concept of 'digital health equity'. DESIGN: Concept analysis using Walker and Avant's method. DATA SOURCES: Articles from PubMed, Scopus and Google Scholar with no limitation on the period of data collection. METHODS: Walker and Avant's concept analysis method was used to outline attributes, antecedents, consequences, and empirical referents of the concept digital health equity. RESULTS: The main attribute of digital health equity is digital health technology that benefits everyone fairly. The antecedents include: (1) appropriate infrastructure; (2) cognitive abilities including digital literacy; (3) intersectionality of multiple vulnerabilities; (4) presence of the core ethical principles in healthcare; (5) digital accessibility with careful consideration of the social determinants of health; and (6) co-creation of digital health technologies. The main consequences are improved patient health outcomes and elimination of the digital divide. CONCLUSION: This analysis explored the concept of digital health equity as a means to promote positive health outcomes for equity-deserving groups, highlighting the critical role of nursing practice and research in addressing digital health disparities. IMPACT STATEMENT: This paper can have an impact on nursing practice, education and wider social and economic issues. First, various barriers encountered by patients when utilising digital health technologies can be understood. Second, clinicians can be encouraged to assess digital health equity, improve interventions for equity-deserving groups, and evaluate the effectiveness of digital health interventions to ensure they are equitable. In the context of educational implications, the understanding of digital health equity can be used to facilitate the creation of appropriate education materials for clinicians. Finally, on a wider social and economic scale, understanding digital health equity can aid in the creation of policies to enable equitable digital health technologies. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No patient or public contribution because this paper is a concept analysis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».