A smartphone‐enabled communication system to improve hospital communication: Usage and perceptions of medical trainees and nurses on general internal medicine wards
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing interest in the use of information and communication technologies to improve how clinicians communicate in hospital settings. METHODS: We implemented a communication system with support for physician handover and secure messaging on 2 general internal medicine wards. We measured usage and surveyed physicians and nurses on perceptions of the system's effects on communication. RESULTS: Between May 2011 and August 2012, a clinical teaching team received, on average, 14.8 messages per day through the system. Messages were typically sent as urgent (69.1%) and requested a text reply (76.5%). For messages requesting a text reply, 8.6% did not receive a reply. For those messages that did receive a reply, the median response time was 2.3 minutes, and 84.5% of messages received a reply within 15 minutes. Of those who completed the survey, 95.3% were medical residents (82 of 86) and 81.7% were nurses (83 of 116). Medical trainees (82.8%) and nursing staff (78.3%) agreed or strongly agreed that the system helped to speed up their daily work tasks. Overall, 67.1% of the trainees and 73.2% of nurses agreed or strongly agreed that the system made them more accountable in their clinical roles. Only 35.8% of physicians and 26.3% of nurses agreed or strongly agreed that the system was useful for communicating complex issues. CONCLUSIONS: In summary, with a system designed to improve communication, we found that there was high uptake and that users perceived that the system improved efficiency and accountability but was not appropriate for communicating complex issues.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».