Мегаполистегі нәрестелердің критикалық жағдайларының Қиындықтар мен мүмкіндіктерді ашу: оңтүстік азиядағы цифрлық денсаулықты зерттеу бастамаларына COVID-19 әсерін талдау

Бұл зерттеудің мақсаты - COVID-19 пандемиясы басталған бұрында және оның дамуы кезінде Жантас Азияда дижитал денсаулық сақтау жолдарында жасалатын инициативаларды талдау және олардың өлшемі мен өмірдігін бағалау болды. Бұл мақсатты болдыру үшін екі кезеңдік методология қолданылды. Бірінші, 2016-2021 жылдары арасында Жантас Азияда шығарылған дижитал денсаулықты қамтамасыз ету туралы ғылыми мақалаларды сипаттау арқылы сипаттамалы анализ жасалды [1,2]. Бұл анализде ғылыми мақалаларды заболеваниялар мен мәнілер бойынша, оларды өзіндерінің шарағалары бойынша, жаттамалар үшін қолданылатын маqsаттар бойынша стратификация жасалды. Екінші, дижитал денсаулық сақтау жолында іске асыруға арналған авторлардың құрылған оңтайлы және қайталауы мүмкін инструменті көрсетілді. Бұл инструмент эксперименталды немесе көзделетін үздік мәселе талдауларын қолданады [4]. Сипаттамалы анализдың нәтижелері 2019 жылымен салыстырғанда 2020 жылы ғылыми зерттеулердің санында 40%-тан артық көтерілгенін көрсетті. Дайындалатын аймақтар: денсаулық сақтау жүйесін күштіру, көз аурулар мен COVID-19.

Сондай-ақ, үздік дамулары болған үш қайта жасалатын құралдар: аударма консультация, денсаулық ақпаратты жеткізу және клиникалық шешімдерді қолдау жүйесі [5,6]. Қамтамасыз ету жолындағы инструменттың межоценочная операбельділігі ерекше жасалды және бағаланды, бұл Каппа 0,806 (± 0,088) мәнгіге жетті.

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.