Data from: National monitoring and evaluation of eHealth: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: There has been substantial growth in eHealth over the past decade, driven by expectations of improved healthcare system performance. Despite substantial eHealth investment, little is known about the monitoring and evaluation strategies for gauging progress in terms of eHealth availability and use. This scoping review aims to map the existing literature and depict the predominant approaches and methodological recommendations to national and regional monitoring and evaluation of eHealth availability and use in order to advance national strategies for monitoring and evaluating eHealth. Methods: Peer-reviewed and grey literature on monitoring and evaluation of eHealth availability and use, published between January 1st, 2009, to March 11th, 2019, were eligible for inclusion. 2,354 publications were identified, and 36 publications were included after full-text review. Data on publication type (e.g. empirical research), country, level (national or regional), publication year, method (e.g. survey), and domain (e.g., Provider-centric electronic record) was charted. Results: The majority of publications monitored availability alone or applied a combination of availability and use measures. Surveys were the most common data collection method (used in 86% of the publications). OECD, European Commission, Canada Health Infoway, and WHO have developed comprehensive eHealth monitoring and evaluation methodology recommendations. Discussion: Establishing continuous national eHealth monitoring and evaluation, based on international approaches and recommendations, could improve the ability for cross-country benchmarking and learning. This scoping review provides an overview of the predominant approaches and recommendations to national and regional monitoring and evaluating eHealth and thereby provides a starting point for developing national eHealth monitoring strategies.
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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 | 0,093 | 0,284 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».