The use of smartphones on General Internal Medicine wards
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the uses of institutional and personal smartphones on General Internal Medicine wards and highlight potential consequences from their use. METHODS: A mixed methods study consisting of both quantitative and qualitative research methods was conducted in General Internal Medicine wards across four academic teaching hospitals in Toronto, Ontario. Participants included medical students, residents, attending physicians and allied health professionals. Data collection consisted of work shadowing observations, semi-structured interviews and surveys. RESULTS: Personal smartphones were used for both clinical communication and non-work-related activities. Clinicians used their personal devices to communicate with their medical teams and with other medical specialties and healthcare professionals. Participants understood the risks associated with communicating confidential health information via their personal smartphones, but appear to favor efficiency over privacy issues. From survey responses, 9 of 23 residents (39%) reported using their personal cell phones to email or text patient information that may have contained patient identifiers. Although some residents were observed using their personal smartphones for non-work-related activities, personal use was infrequent and most residents did not engage in this activity. CONCLUSION: Clinicians are using personal smartphones for work-related purposes on the wards. With the increasing popularity of smartphone devices, it is anticipated that an increasing number of clinicians will use their personal smartphones for clinical work. This trend poses risks to the secure transfer of confidential personal health information and may lead to increased distractions for clinicians.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».