DOI: https://doi.org/10.1186/s12913-025-12498-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40045359
تاريخ النشر: 2025-03-05
المؤلف: Claudiu George Bocean وآخرون
الموضوع الرئيسي: قضايا الرعاية الصحية العالمية
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العلاقات المعقدة بين الإنفاق على الرعاية الصحية، والتحول الرقمي، وحالة الصحة، والرفاهية داخل الاتحاد الأوروبي (EU). باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية وتحليل المجموعات، تكشف الأبحاث عن أنماط مميزة في كيفية تفاعل هذه المتغيرات عبر دول الاتحاد الأوروبي المختلفة. تشير النتائج إلى أنه بينما تستفيد بعض الدول من التقدم التآزري الذي يؤدي إلى تحسين نتائج الرعاية الصحية، تواجه دول أخرى تحديات بسبب الفجوات في البنية التحتية الرقمية وتمويل الرعاية الصحية.
تؤكد الأبحاث على ضرورة مواءمة التحول الرقمي مع الإنفاق على الرعاية الصحية لتعزيز نتائج الصحة في الاتحاد الأوروبي. تحدد العوامل الرئيسية والحواجز التي يجب على صانعي السياسات معالجتها لتقليل الفجوات وتعزيز الوصول العادل إلى الرعاية الصحية. علاوة على ذلك، تبرز الدراسة أن التحول الرقمي الفعال في الرعاية الصحية يتطلب إعادة هيكلة شاملة للنظام لتلبية الاحتياجات المتطورة للمرضى والمهنيين. من خلال دمج التقنيات الرقمية، يمكن لأنظمة الرعاية الصحية تحسين العمليات، وتعزيز الابتكار، وتحسين جودة الخدمات الطبية وإمكانية الوصول إليها، مما يسهم في تعزيز الرفاهية المجتمعية.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة الضوء على الدور الحاسم للتحول الرقمي في إعادة تشكيل تقديم وإدارة الرعاية الصحية، مع التأكيد على الحاجة إلى فهم أعمق لكيفية معالجة التكنولوجيا للتحديات الحالية داخل نظام الرعاية الصحية. تشير إلى أن التقنيات الرقمية قد حسنت بشكل كبير التعاون بين المهنيين في الرعاية الصحية وحسنت تبادل المعلومات الطبية، مما أدى إلى تحديث الرعاية الصحية ورفع جودة الرعاية. تناقش الورقة أيضًا الترابط بين الاستدامة والتحول الرقمي، مقترحة أن الاستفادة من الأدوات الرقمية يمكن أن تسهم في كل من الكفاءة التشغيلية والتنمية المستدامة في الرعاية الصحية.
تبحث الأبحاث بشكل خاص في العلاقات المعقدة بين التحول الرقمي، والإنفاق على الرعاية الصحية، وحالة الصحة داخل الاتحاد الأوروبي (EU). باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية وتحليل المجموعات، تهدف الدراسة إلى كشف التفاعلات متعددة الأبعاد بين هذه المتغيرات وتحديد أنماط مميزة عبر دول الأعضاء في الاتحاد الأوروبي. من خلال معالجة الفجوات في البنية التحتية الرقمية والوصول إلى الرعاية الصحية، تسعى الورقة إلى تقديم رؤى قيمة لصانعي السياسات، مما يسهم في تطوير استراتيجيات رعاية صحية أكثر فعالية واستدامة. تعترف بالفوائد المحتملة للرقمنة، مثل تحسين الوصول والكفاءة، بينما تتناول أيضًا المخاوف المتعلقة بسرية البيانات والعدالة في الوصول إلى التكنولوجيا.
الطرق
تستخدم منهجية البحث المستخدمة في هذه الدراسة تقنيتين إحصائيتين رئيسيتين: نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) وتحليل المجموعات. تم الحصول على البيانات من يوروستات بشأن متغيرات الرعاية الصحية، والمفوضية الأوروبية لمتغيرات التحول الرقمي، وتقرير التنمية المستدامة لهدف التنمية المستدامة (SDG) 3، الذي يغطي مجموعة من 27 دولة من دول الاتحاد الأوروبي من 2017 إلى 2021. تسهل SEM، وهي طريقة إحصائية متقدمة، فحص العلاقات المعقدة بين المتغيرات المرئية والlatent دون الحاجة إلى تطبيع البيانات. النموذج الذي تم تطويره في هذه الدراسة هو نموذج مختلط تكويني-انعكاسي، يدمج متغيرات latent مثل الإنفاق على الرعاية الصحية، والتحول الرقمي، وحالة الصحة، والرفاهية. من الجدير بالذكر أن التحول الرقمي يُعتبر متغيرًا تكوينيًا، يتميز بمكونات مرئية من مؤشر الاقتصاد الرقمي والمجتمع (DESI)، مما يبرز أهمية دمج التكنولوجيا الرقمية ورأس المال البشري في تحسين كفاءة وجودة الرعاية الصحية.
يتم تحديد الإنفاق على الرعاية الصحية كمتغير انعكاسي، يتم قياسه من خلال الإنفاق الحالي على الرعاية الصحية ونسبته من الناتج المحلي الإجمالي المخصصة للرعاية الصحية طويلة الأجل. تعتبر هذه المؤشرات حاسمة لتقييم الموارد المالية المخصصة لخدمات الرعاية الصحية. تُعتبر حالة الصحة متغيرًا تكوينيًا، مع مؤشرات مرئية تشمل جودة الصحة المدركة وسنوات الحياة الصحية عند الولادة وعند سن 65. كما تقيم الدراسة الاستدامة في الصحة من خلال درجة SDG 3، التي تعكس التقدم في الوصول إلى الرعاية الصحية والعدالة الصحية. يكمل تحليل المجموعات SEM من خلال تحديد مجموعات متجانسة بين دول الاتحاد الأوروبي بناءً على التحول الرقمي، والإنفاق على الرعاية الصحية، وحالة الصحة، ومتغيرات SDG 3، مما يكشف عن أنماط مميزة ويعزز فهم المشهد الصحي عبر دول الأعضاء في الاتحاد الأوروبي. يوفر دمج هذه المنهجيات إطارًا شاملاً لتحليل التفاعلات المعقدة داخل قطاع الرعاية الصحية في الاتحاد الأوروبي.
النتائج
في هذا القسم، يستخدم البحث برنامج Smart PLS v3.0 لإجراء نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM)، مع التركيز على نموذج تكويني-انعكاسي. يتم تقييم صلاحية النموذج من خلال الأوزان الخارجية والأحمال الخارجية، مع تحديد عتبات كبيرة عند 0.7 للنماذج الانعكاسية. يتم استخدام إجراء bootstrap مع 10,000 عينة ومستوى دلالة \( p < 0.05 \) لضمان تقديرات قوية للعلاقات بين المتغيرات المرئية والlatent. تشير النتائج إلى وجود ارتباطات كبيرة، مما يثبت نموذج SEM ويؤكد الفرضيات: تأثير مباشر للتحول الرقمي على حالة الصحة (\(0.193, p = 0.004\))، والإنفاق على الرعاية الصحية على حالة الصحة (\(0.74, p < 0.001\))، وحالة الصحة على الرفاهية (\(0.756, p < 0.001\)). بالإضافة إلى ذلك، تتناول التحليلات التعددية باستخدام عامل تضخم التباين (VIF)، مما يضمن أن جميع القيم أقل من 5، مما يشير إلى عدم وجود مشكلات كبيرة في التعددية. يتم تقييم ملاءمة النموذج من خلال الجذر التربيعي المتوسط المعياري المتبقي (SRMR) ومؤشر الملاءمة المعياري (NFI)، مع إظهار النتائج ملاءمة جيدة للنموذج (SRMR = 0.08 و NFI > 0.90). أخيرًا، يحدد تحليل المجموعات باستخدام طريقة وارد مجموعات متجانسة من دول الاتحاد الأوروبي بناءً على التحول الرقمي، والإنفاق على الرعاية الصحية، وحالة الصحة، ومستويات SDG 3، مما يسهل فهمًا أوضح للهياكل الأساسية داخل مجموعة البيانات.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة على الدور الحاسم للتحول الرقمي في تعزيز أنظمة الرعاية الصحية داخل الاتحاد الأوروبي (EU). توضح كيف أن دمج التقنيات الرقمية لا يحسن فقط الكفاءة التشغيلية وتفاعل المرضى، بل يعزز أيضًا قوة عاملة أكثر كفاءة في الرعاية الصحية من خلال أساليب تعليمية مبتكرة. تقترح الدراسة أربعة فرضيات، مع الإشارة إلى أن النتائج تشير إلى أن التحول الرقمي يؤثر إيجابيًا على حالة الصحة (الفرضية H1) وأن الإنفاق على الرعاية الصحية يؤثر بشكل كبير على صحة السكان (الفرضية H2). سلطت جائحة COVID-19 الضوء على ضرورة الحلول الرقمية في الحفاظ على استمرارية ومرونة الرعاية الصحية، مما يدعم المزيد من الاستثمارات في البنية التحتية الرقمية.
علاوة على ذلك، تحدد الأبحاث مجموعات مميزة من دول الاتحاد الأوروبي بناءً على مستويات التحول الرقمي، والإنفاق على الرعاية الصحية، ونتائج الصحة، مما يثبت الفرضية H4. تظهر الدول في المجموعة A تحولًا رقميًا عاليًا وحالة صحة جيدة، بينما تظهر الدول في المجموعة C مستويات أقل، مما يشير إلى الحاجة إلى تدخلات مستهدفة لمعالجة الفجوات. تختتم الورقة بالقول إن الممارسات الصحية المستدامة، جنبًا إلى جنب مع التحول الرقمي، يمكن أن تؤدي إلى تحسين جودة الخدمة ونتائج صحية أفضل، بما يتماشى مع هدف التنمية المستدامة 3 (SDG 3). تؤكد النتائج على أهمية الاستثمارات الاستراتيجية والسياسات لتعزيز مرونة وفعالية أنظمة الرعاية الصحية عبر الاتحاد الأوروبي.
القيود
تسلط قسم القيود الضوء على عدة قيود منهجية متأصلة في الدراسة، خاصة المتعلقة بنهج نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM)، الذي يتأثر بعدد المتغيرات المحدود المضمن. يحد النطاق الزمني للبيانات، الذي يمتد من 2017 إلى 2021، من التحليل، ويعقد السياق الفريد للاتحاد الأوروبي، إلى جانب الخصائص المحددة لدوله الأعضاء، تعميم النتائج. وبالتالي، قد يكون من الضروري إجراء فحص أكثر تفصيلاً على المستوى الوطني أو الإقليمي لتعزيز قابلية تطبيق النتائج.
للبحوث المستقبلية، يقترح المؤلفون استكشاف المنهجيات النوعية للحصول على رؤى أعمق حول كيفية تأثير عوامل مثل البنية التحتية الرقمية وسياسة الرعاية الصحية على دمج وتأثير التقنيات الرقمية في بيئات الرعاية الصحية. يقترحون تضمين متغيرات مرئية إضافية في الدراسات اللاحقة لتعزيز النماذج. يمكن أن تشمل هذه المتغيرات معدلات اعتماد السجلات الصحية الإلكترونية، واستخدام الطب عن بُعد، والقدرة الرقمية بين المهنيين في الرعاية الصحية، بالإضافة إلى مؤشرات الإنفاق على الرعاية الصحية مثل تمويل الحكومة، وتكاليف الدفع من الجيب، ومعدلات تغطية التأمين. علاوة على ذلك، يمكن تقييم حالة الصحة من خلال مقاييس مثل معدل الإصابة بالأمراض المزمنة، ومعدلات الوفيات، ورضا المرضى، بينما يمكن تقييم الصحة الجيدة والرفاهية باستخدام حالة الصحة النفسية وتقييمات جودة الحياة.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12913-025-12498-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40045359
Publication Date: 2025-03-05
Author(s): Claudiu George Bocean et al.
Primary Topic: Global Health Care Issues
Overview
This study explores the intricate relationships among healthcare expenditure, digital transformation, health status, and well-being within the European Union (EU). Utilizing structural equation modeling and cluster analysis, the research reveals distinct patterns in how these variables interact across different EU countries. The findings indicate that while some nations benefit from synergistic advancements leading to improved healthcare outcomes, others face challenges due to disparities in digital infrastructure and healthcare funding.
The research emphasizes the necessity of aligning digital transformation with healthcare expenditure to enhance health outcomes in the EU. It identifies key determinants and barriers that policymakers must address to reduce disparities and promote equitable healthcare access. Furthermore, the study highlights that effective digital transformation in healthcare requires a comprehensive restructuring of the system to meet the evolving needs of patients and professionals. By integrating digital technologies, healthcare systems can optimize processes, foster innovation, and improve the quality and accessibility of medical services, ultimately contributing to enhanced societal well-being.
Introduction
The introduction of the paper highlights the critical role of digital transformation in reshaping healthcare delivery and management, emphasizing the need for a deeper understanding of how technology can address existing challenges within the healthcare system. It notes that digital technologies have significantly enhanced collaboration among healthcare professionals and improved the exchange of medical information, thereby modernizing healthcare and elevating the quality of care. The paper also discusses the interconnectedness of sustainability and digital transformation, suggesting that leveraging digital tools can contribute to both operational efficiency and sustainable development in healthcare.
The research specifically investigates the complex relationships between digital transformation, healthcare expenditures, and health status within the European Union (EU). Utilizing structural equation modeling and cluster analysis, the study aims to uncover the multidimensional interactions among these variables and identify distinct patterns across EU member states. By addressing the disparities in digital infrastructure and healthcare access, the paper seeks to provide valuable insights for policymakers, ultimately contributing to the development of more effective and sustainable healthcare strategies. It acknowledges potential benefits of digitalization, such as improved access and efficiency, while also addressing concerns regarding data confidentiality and equity in technology access.
Methods
The research methodology employed in this study utilizes two primary statistical techniques: Structural Equation Modeling (SEM) and cluster analysis. Data were sourced from Eurostat concerning healthcare variables, the European Commission for digital transformation variables, and the Sustainable Development Report for Sustainable Development Goal (SDG) 3, covering a panel of 27 EU countries from 2017 to 2021. SEM, an advanced statistical method, facilitates the examination of complex relationships between observable and latent variables without necessitating data normalization. The model developed in this study is a mixed formative-reflexive model, incorporating latent variables such as healthcare expenditure, digital transformation, health status, and well-being. Notably, digital transformation is treated as a formative variable, characterized by observable components from the Digital Economy and Society Index (DESI), which underscores the significance of digital technology integration and human capital in enhancing healthcare efficiency and quality.
Healthcare expenditure is identified as a reflexive variable, measured through current healthcare expenditure and its percentage of GDP allocated to long-term healthcare. These indicators are crucial for assessing financial resources dedicated to healthcare services. Health status is treated as a formative variable, with observable indicators including perceived health quality and healthy life years at birth and age 65. The study also evaluates sustainability in health through the SDG 3 score, which reflects progress in healthcare access and health equity. Cluster analysis complements SEM by identifying homogeneous groups among EU countries based on digital transformation, healthcare expenditure, health status, and SDG 3 variables, thereby revealing distinct patterns and enhancing the understanding of the healthcare landscape across EU member states. The integration of these methodologies provides a comprehensive framework for analyzing the intricate interactions within the healthcare sector in the EU.
Results
In this section, the research employs Smart PLS v3.0 software to conduct structural equation modeling (SEM), focusing on a formative-reflexive model. The validity of the model is assessed through outer weights and outer loadings, with significant thresholds set at 0.7 for reflexive models. A bootstrapping procedure with 10,000 samples and a significance level of \( p < 0.05 \) is utilized to ensure robust estimates of the relationships between observable and latent variables. The results indicate significant associations, validating the SEM model and confirming the hypotheses: a direct effect of digital transformation on health status (\(0.193, p = 0.004\)), healthcare expenditure on health status (\(0.74, p < 0.001\)), and health status on well-being (\(0.756, p < 0.001\)). Additionally, the analysis addresses multicollinearity using the Variance Inflation Factor (VIF), ensuring all values are below 5, indicating no significant multicollinearity issues. Model fit is evaluated through the Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) and the Normed Fit Index (NFI), with results showing a good model fit (SRMR = 0.08 and NFI > 0.90). Finally, cluster analysis using the Ward method identifies homogeneous groups of EU countries based on digital transformation, healthcare expenditure, health status, and SDG 3 levels, facilitating a clearer understanding of the underlying structures within the dataset.
Discussion
The discussion section of the paper emphasizes the critical role of digital transformation in enhancing healthcare systems within the European Union (EU). It outlines how integrating digital technologies not only improves operational efficiency and patient engagement but also fosters a more competent healthcare workforce through innovative educational methods. The study proposes four hypotheses, with findings indicating that digital transformation positively influences health status (Hypothesis H1) and that healthcare expenditures significantly affect population health (Hypothesis H2). The COVID-19 pandemic highlighted the necessity of digital solutions in maintaining healthcare continuity and resilience, further supporting the argument for increased investments in digital infrastructure.
Moreover, the research identifies distinct clusters of EU countries based on their levels of digital transformation, healthcare expenditures, and health outcomes, validating Hypothesis H4. Countries in Cluster A demonstrate high digital transformation and health status, while those in Cluster C exhibit lower levels, indicating a need for targeted interventions to address disparities. The paper concludes that sustainable healthcare practices, combined with digital transformation, can lead to improved service quality and better health outcomes, aligning with Sustainable Development Goal 3 (SDG 3). The findings underscore the importance of strategic investments and policies to enhance healthcare systems’ resilience and effectiveness across the EU.
Limitations
The section on limitations highlights several methodological constraints inherent in the study, particularly related to the Structural Equation Modeling (SEM) approach, which is influenced by the limited number of variables included. The temporal scope of the data, spanning from 2017 to 2021, restricts the analysis, and the unique context of the European Union, along with the specific characteristics of its member states, complicates the generalization of findings. Consequently, a more granular examination at the national or regional level may be warranted to enhance the applicability of the results.
For future research, the authors suggest exploring qualitative methodologies to gain deeper insights into how factors like digital infrastructure and healthcare policy affect the integration and impact of digital technologies in healthcare settings. They propose the inclusion of additional observable variables in subsequent studies to strengthen the models. These variables could encompass the adoption rates of electronic health records, telemedicine usage, and digital literacy among healthcare professionals, as well as healthcare expenditure indicators such as government funding, out-of-pocket costs, and insurance coverage rates. Furthermore, health status could be assessed through metrics like chronic disease incidence, mortality rates, and patient satisfaction, while good health and well-being might be evaluated using mental health status and quality of life assessments.