Use of Mobile Clinical Decision Support Software by Junior Doctors at a UK Teaching Hospital: Identification and Evaluation of Barriers to Engagement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical decision support (CDS) tools improve clinical diagnostic decision making and patient safety. The availability of CDS to health care professionals has grown in line with the increased prevalence of apps and smart mobile devices. Despite these benefits, patients may have safety concerns about the use of mobile devices around medical equipment. OBJECTIVE: This research explored the engagement of junior doctors (JDs) with CDS and the perceptions of patients about their use. There were three objectives for this research: (1) to measure the actual usage of CDS tools on mobile devices (mCDS) by JDs, (2) to explore the perceptions of JDs about the drivers and barriers to using mCDS, and (3) to explore the perceptions of patients about the use of mCDS. METHODS: This study used a mixed-methods approach to study the engagement of JDs with CDS accessed through mobile devices. Usage data were collected on the number of interactions by JDs with mCDS. The perceived drivers and barriers for JDs to using CDS were then explored by interviews. Finally, these findings were contrasted with the perception of patients about the use of mCDS by JDs. RESULTS: Nine of the 16 JDs made a total of 142 recorded interactions with the mCDS over a 4-month period. Only 27 of the 114 interactions (24%) that could be categorized as on-shift or off-shift occurred on-shift. Eight individual, institutional, and cultural barriers to engagement emerged from interviews with the user group. In contrast to reported cautions and concerns about the impact of clinicians' use of mobile phone on patient health and safety, patients had positive perceptions about the use of mCDS. CONCLUSIONS: Patients reported positive perceptions toward mCDS. The usage of mCDS to support clinical decision making was considered to be positive as part of everyday clinical practice. The degree of engagement was found to be limited due to a number of individual, institutional, and cultural barriers. The majority of mCDS engagement occurred outside of the workplace. Further research is required to verify these findings and assess their implications for future policy and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».