An Evaluation of the Use of Smartphones to Communicate Between Clinicians: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Communication between clinicians is critical to providing quality patient care but is often hampered by limitations of current systems. Smartphones such as BlackBerrys may improve communication, but studies of these technologies have been limited to date. OBJECTIVE: Our objectives were to describe how smartphones were adopted for clinical communication within general internal medical wards and determine their impact on team effectiveness and communication. METHODS: This was a mixed-methods study that gathered data from the frequency of smartphone calls and email messages, clinicians' interviews, and ethnographic observations of clinical communication interactions. Triangulation of qualitative and quantitative data was undertaken to develop common themes that encompass comprehensive and representative insights across different methods. RESULTS: Findings from our study indicated that over a 24-hour period, nurses sent on average 22.3 emails to the physicians mostly through the "team smartphone," the designated primary point of contact for a specific medical team. Physicians carrying the team smartphone received on average 21.9 emails and 6.4 telephone calls while sending out 6.9 emails and initiating 8.3 telephone calls over the 24-hour period. Our analyses identified both positive and negative outcomes associated with the use of smartphones for clinical communication. There was a perceived improvement in efficiency over the use of pagers for clinical communication for physicians, nurses, and allied health professionals. In particular, residents found that the use of smartphones helped to increase their mobility and multitasking abilities. Negative outcomes included frequent interruptions and discordance between what doctors and nurses considered urgent. Nurses perceived a worsening of the interprofessional relationships due to overreliance on messaging by text with a resulting decrease in verbal communication. Unprofessional behaviors were observed in the use of smartphones by residents. CONCLUSIONS: Routine adoption of smartphones by residents appeared to improve efficiency over the use of pagers for physicians, nurses, and allied health professionals. This was balanced by negative communication issues of increased interruptions, a gap in perceived urgency, weakened interprofessional relationships, and unprofessional behavior. Further communication interventions are required that balance efficiency and interruptions while maintaining or even improving interprofessional relationships and professionalism.
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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 | 0,041 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».