A scoping review of virtual clinics in underserved regions: barriers and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Universal access to quality healthcare remains a fundamental human right; however, underserved populations in rural and remote areas face persistent barriers to timely and appropriate care. Recent advancements in digital technology, especially virtual clinics, present promising opportunities to bridge these healthcare gaps by enhancing access and continuity of care. This review aims to systematically explore the barriers and facilitators influencing the implementation of virtual clinics in underserved regions to guide future policies and strategic development. METHODS: Employing the Joanna Briggs Institute Manual for Evidence Synthesis and adhering to PRISMA-ScR guidelines, comprehensive searches were conducted in PubMed, Web of Science, Scopus, Google, and Google Scholar databases, supplemented by gray literature from targeted Google searches and snowballing techniques. A three-phase screening process was independently carried out by multiple reviewers based on predetermined inclusion and exclusion criteria. Data extraction and thematic analysis were conducted through a six-stage process using MAXQDA software. RESULTS: Sixty-six articles were included from an initial 1590 records screened. The body of research has grown steadily since 2002, predominantly originating from Australia, the USA, and Canada. Major challenges identified include inadequate policy support, high startup costs, resistance from healthcare providers, limited internet infrastructure, privacy and security concerns regarding data, and restrictions in performing physical examinations remotely. Key facilitators encompass strong government policy backing, active stakeholder engagement, sustainable financial models, targeted workforce training (notably indigenous-focused), investment in infrastructure, and the adoption of hybrid care models combining in-person and virtual services. Notably, the nature and severity of these challenges and facilitators vary across countries of different income levels, underscoring the necessity of tailored, context-sensitive strategies. CONCLUSION: Implementing virtual clinics in underserved areas faces multifaceted challenges, but strategic facilitators can significantly advance their adoption and sustainability. Context-specific approaches considering economic capacities, infrastructural strengths, and workforce readiness are essential. Strengthening infrastructure, enhancing digital literacy, supporting human resource development, and formulating enabling policies form the cornerstone for equitable and enduring virtual healthcare access in marginalized regions. CLINICAL TRIAL: Not applicable.
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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 | 0,040 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».