Self-reported use of handheld computers: a survey of Nova Scotia pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: With an ever-increasing array of pharmaceutical and biomedical products and literature, health professionals including pharmacists struggle to obtain, evaluate, and apply relevant information. Handheld computers provide pharmacists with mobile access to evidence-informed medical information, decision support tools, and the ability to monitor therapeutic outcomes at the point of care. There is limited literature on the usage of this technology by Canadian pharmacists. The objective of this survey was to determine the scope and nature of handheld computer use by Nova Scotia pharmacists. Method: In 2008, Nova Scotia pharmacists were contacted with a written survey. Descriptive statistics were used to compare users and non-users. Multivariate regression analysis was used to determine demographic and pharmacy practice variables that might be associated with pharmacists’ use of handheld computers. Results: The survey was returned by 296 pharmacists (27.7%). Handheld computers were reported to be used by 51% of respondents. Those respondents who have been in practice longer were less likely to adopt handheld computer use (adjusted OR = 0.97, 95% CI = 0.94–0.99, p = 0.01). Barriers and facilitators to usage were explored. More than two-thirds of pharmacists who had not yet used handheld computers perceived a future value for these devices within their practice. Discussion: Pharmacists are adopting the use of handheld computers. With enhanced clinical practice opportunities for pharmacists including independent prescribing, these tools may offer needed functionality. Further work is required to understand the value of handheld computers as information resources, which may improve the effectiveness and efficiency of patient care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».