The Prevalence and Characteristics of Emergency Medicine Patient Use of New Media
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about "new media" use, defined as media content created or consumed on demand on an electronic device, by patients in emergency department (ED) settings. The application of this technology has the potential to enhance health care beyond the index visit. OBJECTIVE: The objectives are to determine the prevalence and characteristics of ED patients' use of new media and to then define and identify the potential of new media to transcend health care barriers and improve the public's health. METHODS: Face-to-face, cross-sectional surveys in Spanish and English were given to 5,994 patients who were sequentially enrolled from July 12 to August 30, 2012. Data were collected from across a Southern Connecticut health care system's 3 high-volume EDs for 24 hours a day, 7 days a week for 6 weeks. The EDs were part of an urban academic teaching hospital, an urban community hospital, and an academic affiliate hospital. RESULTS: A total of 5,994 (89% response rate) ED patients reported identical ownership of cell phones (85%, P<.001) and smartphones (51%, P<.001) that were used for calling (99%, P<.001). The older the patient, however, the less likely it was that the patient used the phone for texting (96% vs 16%, P<.001). Income was positively associated with smartphone ownership (P<.001) and the use of health apps (P>.05) and personal health records (P<.001). Ownership of iPhones compared to Android phones were similar (44% vs 45%, P<.05). Race and ethnicity played a significant role in texting and smartphone ownership, with Hispanics reporting the highest rates of 79% and 56%, respectively, followed by black non-Hispanics at 77% and 54%, respectively, and white non-Hispanics at 65% and 42%, respectively (P<.05). CONCLUSIONS: There is a critical mass of ED patients who use new media. Older persons are less comfortable texting and using smartphone apps. Income status has a positive relationship with smartphone ownership and use of smartphone apps. Regardless of income, however, texting and ownership of smartphones was highest for Latinos and black non-Latinos. These findings have implications for expanding health care beyond the ED visit through the use of cell phones, smartphones, texting, the Internet, and health care apps to improve the health of the public.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».