Doctors and the Etiquette of Mobile Device Use in Trauma and Orthopedics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The etiquette surrounding the use of mobile devices, so-called "mobiquette," has been previously identified as a barrier to use in an educational context. OBJECTIVE: To investigate the influence of mobile device use on patient and staff opinions in the trauma and orthopedics department at a teaching hospital in Wales. METHODS: A survey of patients at the bedside and staff in their work environment was undertaken. Data included age, frequency of observed use, suspected main reason for use, and whether doctors' use of a mobile device positively or negatively influenced participants' opinions of them as a professional and as a person. RESULTS: A total of 59 patients and 35 staff responded. The modal age range was 40 to 54 years old. Most patients (78%) never see doctors using mobile devices in the workplace, compared with 3% of staff. The main reason for use was thought to be "communicating with colleagues" (48%) followed by "Internet use/applications for work reasons" (40%). Approximately 40% of patients' opinions of doctors were positively influenced by device use, compared with 82% of staff. This difference between patient and staff opinions was statistically significant for both professional (P<.001) and personal (P=.002) opinions. CONCLUSIONS: Patients are likely to have a negative opinion of doctors using mobile devices in the workplace. This can be balanced by the more positive opinions of colleagues. We advise doctors to remember "mobiquette" around patients.
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 | 0,003 | 0,027 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».