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Enregistrement W2092870501 · doi:10.2196/humanfactors.4070

Nursing Performance and Mobile Phone Use: Are Nurses Aware of Their Performance Decrements?

2015· article· en· W2092870501 sur OpenAlexvenueno aff
Deborah McBride, Sandra A. LeVasseur, Dongmei Li

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Medical-Surgical Nurses
Mots-clésMobile phoneNursingPhonePsychologyBusinessMedicineComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prior research has documented the effect of concurrent mobile phone use on medical care. This study examined the extent of hospital registered nurses' awareness of their mobile-phone-associated performance decrements. OBJECTIVE: The objective of this study was to compare self-reported performance with reported observed performance of others with respect to mobile phone use by hospital registered nurses. METHODS: In March 2014, a previously validated survey was emailed to the 10,978 members of the Academy of Medical Surgical Nurses. The responses were analyzed using a two-proportion z test (alpha=.05, two-tailed) to examine whether self-reported and observed rates of error were significantly different. All possible demographic and employment confounders which could potentially contribute to self-reported and observed performance errors were tested for significance. RESULTS: Of the 950 respondents, 825 (8.68%, 825/950) met the inclusion criteria for analysis. The representativeness of the sample relative to the US nursing workforce was assessed using a two-proportion z test. This indicated that sex and location of primary place of employment (urban/rural) were represented appropriately in the study sample. Respondents in the age groups <40 years old were underrepresented, while age groups >55 years old were overrepresented. Whites, American Indians/Alaskan natives, and Native Hawaiian or Pacific Islanders were underrepresented, while Hispanic and multiple/other ethnicities were overrepresented. It was decided to report the unweighted, rather than the weighted survey data, with the recognition that the results, while valuable, may not be generalizable to the entire US registered nursing workforce. A significant difference was found between registered nurses' self-reported and observed rates of errors associated with concurrent mobile phone use in following three categories (1) work performance (z=-26.6142, P<.001, Fisher's exact test), (2) missing important clinical information (z=-13.9882, P=.008, Fisher's exact test), and (3) making a medical error (z=-9.6798, P<.001, Fisher's exact test). Respondents reported that personal mobile phone use by nurses at work was a serious distraction; always (13%, 107/825), often (29.6%, 244/825), sometimes (44.6%, 368/825), rarely (8.7%, 72/825), or never (1.2%, 10/825). On balance, 69.5% (573/825) of respondents believed that nurses' use of personal mobile phones while working had a negative effect on patient care. Since all possible confounders were tested and none were deemed significant, a multivariate analysis was not considered necessary. CONCLUSIONS: Many hospitals are drawing up policies that allow workers to decide how to use their devices at work. This study found that nurses express a disproportionately high confidence in their ability to manage the risk associated with the use of mobile phones and may not be able to accurately assess when it is appropriate to use these devices at work.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations35
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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