Раскрытие проблем и возможностей: анализ воздействия COVID-19 на исследовательские инициативы в области цифрового здравоохранения в Южной Азии

Целью данного исследования было оценить объем и жизнеспособность инициатив в области цифрового здравоохранения в регионе Южной Азии как до начала пандемии COVID-19, так и в ходе ее развития. Для достижения этой цели была использована двухэтапная методология. Во-первых, был проведен описательный анализ научных статей по цифровому здравоохранению, опубликованных в Южной Азии с 2016 по 2021 год. Этот анализ включал стратификацию научных статей по заболеваниям и состояниям, которые они рассматривали, географическим областям фокуса и задачам, для которых применялись инициативы. Во-вторых, в рамках исследования был представлен простой и повторяемый инструмент, разработанный авторами, для оценки устойчивости инициатив в области цифрового здравоохранения. Данный инструмент использовал экспериментальные или наблюдательные методы оценки.

Результаты. Результаты описательного анализа выявили значительные инсайты, включая увеличение на 40% числа исследований в 2020 году по сравнению с 2019 годом. Заметные области фокуса включали укрепление систем здравоохранения, офтальмологические расстройства и COVID-19.

Кроме того, выявлены три наиболее часто разрабатываемых инструмента: удаленная консультация, доставка здравоохранительной информации и системы поддержки клинических решений. Межоценочная операбельность инструмента оценки устойчивости была тщательно разработана и оценена, что привело к значению Каппа 0,806 (± 0,088).

Заключение. Наше исследование указывает на положительное воздействие пандемии COVID-19 на исследования в области цифрового здравоохранения. Это подтверждается ростом числа инициатив в области цифрового здравоохранения и улучшением показателей устойчивости исследований, опубликованных в период COVID-19.

1. Fore H. H. A wake-up call: COVID-19 and its impact on children’s health and wellbeing // Lancet Global Health. – 2020. – Vol. 8(7). – P. 861-862. – DOI: 10.1016/S2214-109X(20)30238-2.

2. Brown R. B. Public health lessons learned from biases in coronavirus mortality overestimation // Disaster Medicine and Public Health Preparedness. – 2020. – Vol. 14(3). – P. 364-371. – DOI: 10.1017/dmp.2020.298.

3. Sustainability assessment methods and tools to support decision-making in the process industries | SAMT Project | H2020 [Electronic source] // CORDIS. European Commission [Website]. – URL: https://cordis.europa.eu/project/id/636727 (Accessed: 06.04.2023).

4. Taisch M., Sadr V., May G., Stahl B. Sustainability Assessment Tools – State of Research and Gap Analysis // In: Prabhu V., Taisch M., Kiritsis D. editors. Advances in Production Management Systems Sustainable Production and Service Supply Chains. APMS 2013. – Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. – 2013. – Vol. 415. – P. 426-434. – URL: http://link.springer.com/10.1007/978-3-64241263-9_53. (Accessed: 06.04.2023).

5. Hallin A., Karrbom-Gustavsson T. Organizational Communication and Sustainable Development: ICTs for Mobility. Hershey, PA: IGI Global. – 2010. – 348 p.

6. Villeneuve C., Tremblay D., Riffon O., Lanmafankpotin G. Y., Bouchard S. A Systemic Tool and Process for Sustainability Assessment // Sustainability. – 2017. – Vol. 9(10). – Article no. 1909. – DOI: 10.3390/su9101909.

7. PSAT [Electronic source] // PSAT/CSAT [Website]. – URL: https://sustaintool.org/psat/. (Accessed: 16.05.2023).

8. CSAT [Electronic source]. PSAT/CSAT [Website]. – URL: https://sustaintool.org/csat/. (Accessed: 16.05.2023).

9. Aspden P., Corrigan J. M., Wolcott J., Erickson S. M. Institute of Medicine (US) Committee on Data Standards for Patient Safety. Patient Safety: Achieving a New Standard for Care. – Washington (DC): National Academies Press (US). – 2004. – Vol. 4. – URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK216088/ (Accessed: 10.06.2023).

10. Hofman W., Rajagopal M. A Technical Framework for Data Sharing // Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. – 2014. – Vol. 9(3). P. 45-58.

11. Deldar K., Bahaadinbeigy K., Tara S. M. Teleconsultation and Clinical Decision Making: a Systematic Review // Acta Informatica Medica. – 2016. – Vol. 24(4). – P. 286-292.

12. Balakrishnan K., Honavar V. Intelligent Diagnosis Systems // Journal of Intelligent Systems. – 1998. – Vol. 8(3-4). – P. 239-290. – DOI: 10.1515/JISYS.1998.8.3-4.239.

13. Demiris G., Iribarren S. J., Sward K., Lee S., Yang R. Patient generated health data use in clinical practice: A systematic review // Nursing Outlook. – 2019. – Vol. 67(4). – P. 311-330.

14. Predictive Analytics [Electronic source] // IBM [Website]. – 2021. – URL: https://www.ibm.com/analytics/predictive-analytics (Accessed: 08.04.2023).

15. Sim I., Gorman P., Greenes R. A., Haynes R. B., Kaplan B., Lehmann H., et al. Clinical Decision Support Systems for the Practice of Evidencebased Medicine // Journal of the American Medical Informatics Association. – 2001. – Vol. 8(6). – P. 527-534.

16. Ristevski B., Chen M. Big Data Analytics in Medicine and Healthcare. Journal of Integrative Bioinformatics. – 2018. – Vol. 15(3). – P. 1-5. – DOI: 10.1515/jib-2017-0030.

17. Oleske D. M. Screening and Surveillance for Promoting Population Health // Epidemiology and the Delivery of Health Care Services: Methods and Applications. – 2009. – P. 131-150. – DOI: 10.1007/978-1-4419-0164-4.

18. Li Q. R. Overview of Data Visualization. Embodying Data. Springer Singapore. – 2020. – P. 1747. – DOI: 10.1007/978-981-15-5069-0_2.

19. WHO | Contact tracing [Electronic source] // World Health Organization [Website]. – URL: https://www.who.int/csr/resources/publications/ebola/contact-tracing-guidelines/en/. (Accessed: 11.07.2023).

20. Swendeman D., Fehrenbacher A. E., Roy S., Ray P., Sumstine S., Scheffler A. et al. A pilot randomized controlled trial (RCT) of daily versus weekly interactive voice response calls to support adherence among antiretroviral treatment patients in India // Mhealth. – 2020. – Vol. 6. – DOI: 10.21037/mhealth-19-248a

21. Shekhawat N. S., Niziol L. M., Sharma S. S., Joseph S., Robin A. L., Gillespie B. W. et al. The Utility of Routine Fundus Photography Screening for Posterior Segment Disease: A Stepped-wedge, Cluster-randomized Trial in South India. Ophthalmology. – 2020. – Vol. 128(7). – P. 1060-1069.