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Enregistrement W1999643602 · doi:10.2196/jmir.1038

The Use of the Personal Digital Assistant (PDA) Among Personnel and Students in Health Care: A Review

2008· review· en· W1999643602 sur OpenAlexaboutno aff
Anna M Lindquist, Pauline Johansson, Göran Petersson, Britt‐Inger Saveman, Gunilla C. Nilsson

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2008
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in Service Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLHealth careInclusion (mineral)MEDLINEMedical educationDigital healthWorld Wide WebComputer scienceNursingMedicinePsychologyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health care personnel need access to updated information anywhere and at any time, and a Personal Digital Assistant (PDA) has the potential to meet these requirements. A PDA is a mobile tool which has been employed widely for various purposes in health care practice, and the level of its use is expected to increase. Loaded with suitable functions and software applications, a PDA might qualify as the tool that personnel and students in health care need. In Sweden today, despite its leadership role in mobile technologies, PDAs are not commonly used, and there is a lack of suitable functions and software applications. OBJECTIVE: The aim of the present review was to obtain an overview of existing research on the use of PDAs among personnel and students in health care. METHODS: The literature search included original peer-reviewed research articles written in English and published from 1996 to 2008. All study designs were considered for inclusion. We excluded reviews and studies focusing on the use of PDAs in classroom situations. From March 2006 to the last update in May 2008, we searched PubMed, CINAHL, Cochrane, IngentaConnect, and a local search engine (ELIN@Kalmar). We conducted a content analysis, using Nielsen's Model of System Acceptability as a theoretical framework in structuring and presenting the results. RESULTS: From the 900 references initially screened, 172 articles were selected and critically assessed until 48 articles remained. The majority originated in North-America (USA: n=24, Canada: n=11). The categories which emerged from our content analysis coincided to a certain extent to Nielsen's Model of System Acceptability (social and practical acceptability), including usefulness (utility and usability) subcategories such as learnability, efficiency, errors, and satisfaction. The studies showed that health care personnel and students used PDAs in patient care with varied frequency. Most of the users were physicians. There is some evidence that the use of a PDA in health care settings might improve decision-making, reduce the numbers of medical errors, and enhance learning for both students and professionals, but the evidence is not strong, with most studies being descriptive, and only 6 randomized controlled trials. Several special software programs have been created and tested for PDAs, and a wide range of situations for their use have been reported for different patient groups. Drug and medical information were commonly accessed by PDA users, and the PDA was often viewed as the preferred tool when compared to paper-based documents. Some users regarded the PDA easy to operate, while others found it difficult in the beginning. CONCLUSIONS: This overview of the use of PDAs revealed a positive attitude towards the PDA, which was regarded as a feasible and convenient tool. The possibility of immediate access to medical information has the potential to improve patient care. The PDA seems to be a valuable tool for personnel and students in health care, but there is a need for further intervention studies, randomized controlled trials, action research, and studies with various health care groups in order to identify its appropriate functions and software applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0110,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations175
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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