Supporting Clinical Practice at the Bedside Using Wireless Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite studies that show improvements in both standards of care and outcomes with the judicious application of clinical practice guidelines (CPGs), their clinical utilization remains low. This randomized controlled trial examined the use of a wirelessly networked mobile computer (MC) by physicians at the bedside with access to an emergency department information system, decision support tools (DSTs), and other software options. METHODS: Each of ten volunteer emergency physicians was randomized using a matched-pair design to work five shifts in standard fashion (desktop computer [DC] access) and five shifts with a wirelessly networked MC. Work pattern issues and electronic CPG/DST use were compared using end-of-shift satisfaction questionnaires and review of a CPG/DST database. Repeated-measures analysis of variance was used to examine between-shift differences. RESULTS: A total of 100 eight-hour shifts were evaluated; 99% compliance with postshift questionnaires was achieved. Using a seven-point Likert scale (MC values first), MCs were rated as being as fast (5.04 vs. 4.54; p=0.13) and convenient (5.08 vs. 4.14; p=0.07) as DCs. Overall, physicians rated MCs to be less efficient (3.18 vs. 4.30; p=0.02) but encouraged more frequent use of DSTs (4.10 vs. 3.47; p=0.03) without impacting doctor-patient communication (2.78 vs. 2.96; p=0.51). During the study period, physician use of an intranet Web application (eCPG) was more frequent during shifts assigned to the MC when compared with the DC (eCPG uses/shift, 3.6 vs. 2.0; p=0.033). CONCLUSIONS: The MC technology permitted physicians to access information at the bedside and increased the use of CPG/DST tools. According to physicians, patients appeared to accept their use of information technology to assist in decision making. Development of improved computer technology may address the major limitation of MC portability.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle