Many family physicians will not manually update PDA software: anobservational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a prospective study to explore connections between clinical information delivery and information retrieval, 41 Canadian family physicians searched an electronic knowledge resource (EKR) as needed for practice. Research software, called the Information Assessment Method (IAM), prompted family physicians to report on the situational relevance, perceived cognitive impact and application of their retrieved information hits. Both the IAM and the EKR needed periodic updating to properly address our research questions. OBJECTIVE: To determine the frequency of software updating when manual or semi-automatic approaches are used by family physicians. METHODS: Each family physician received a handheld computer (PDA) that ran the Windows Mobile 6 operating system. For technical reasons, both the IAM and the EKR were accessed offline on PDA. To update the EKR and the IAM, family physicians were asked to synchronize their PDA to their PC. Updating the IAM was a manual process, whereas updating the EKR was semi-automatic. RESULTS: We found: (1) about 25% of family physicians never or rarely updated PDA software on their own, (2) a large number of software updates were never installed and (3) the semi-automatic method was associated with a small increase in the proportion of installed software updates (58.9% versus 48.6% for the manual method). CONCLUSIONS: When a wireless internet connection is not used to update PDA software, sociotechnical issues complicate mobile data collection and data transfer.
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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».