The Internet and access to evidence: how are nurses positioned?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Published literature that describes the use of the Internet by nurses is scant, but it does reveal that there has been a delay in the acceptance of the Internet as a workplace tool by the medical community and, in particular by nurses. AIMS: The purpose of this article is to report on a study of how often and from what location nurses accessed the Internet, as well as the types of information they were seeking. In addition, our goal was to compare nurses' Internet use with that of physicians and the public at large, and to highlight structural and institutional challenges to nurses' use. METHODS: Surveys (1996 and 1998) of Alberta Registered Nurses were used to examine their use of technology at work and at home. Additional data sources were used to compare nurses to physicians and to the general public. RESULTS: While nurses' Internet and e-mail use at home increased over the 2-year period and was comparable with other groups, Internet use at work was low compared with other groups despite adequate workplace access. CONCLUSIONS: Nurses are more likely to value interpersonal contact, and prefer to use personal experience and communication with colleagues and patients rather than on-line and traditional sources of practice knowledge. In order for an information source to be seen as valuable in the clinical setting, contextually relevant information needs to be accessed quickly and efficiently. Energies should be focused on constructing information systems that address the particular needs of nurses.
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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 | 0,030 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».