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Enregistrement W2156757635 · doi:10.5596/c09-008

PDA survey of medical residents: e-books before e-mail

2011· article· fr· W2156757635 sur OpenAlexaffvenueabout
Penny Logan, Seana Collins

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l Association de bilbiothèques de la santé du Canada · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Systems Theories and Implementation
Établissements canadiensCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaMedical educationHealth careFamily medicinePsychologyMedicinePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction -Increasingly, database vendors are allowing downloads of their products to personal digital assistants (PDAs). The Hospital Library at Capital Health in Halifax, Nova Scotia, has the opportunity to provide PDA versions of resources to our users. The purpose of this survey is to find out the current environment of PDA use among the medical residents as a basis for developing library training and support for this technology. Question -Are medical residents using PDAs, and if yes, what type of PDA are they using, what experience do they have using them, how do they think they will use them in a clinical setting, and what products do they think they will find valuable in their practice? Methods -A Web-based survey was developed using PollDaddy software. A message was sent to all the medical residents on rotation at Capital Health on 12 November 2008; the survey closed 12 December 2008. Setting -The survey was developed by the Health Sciences Library of Capital Health. Capital Health is an academic health centre in Nova Scotia, Canada. The medical residents are affiliated with Dalhousie University Medical School. Participants -The participants were medical residents currently working in Capital Health hospitals. There were 55 respondents. Results -The majority of respondents own a PDA and have more than 1 year of experience using the device. They use PDAs to look up drug information, for messaging, and to consult e-books. More than 90% of those surveyed use PDAs in their clinical practice. The Palm platform is used by 64% of respondents while the iPhone is used by 24%. Conclusion -Medical residents are using PDAs with a preference for the Palm platform. They are used for clinical decision making, and 61 different sources were listed as currently used by the medical residents. Implications for the library are to provide training for the Palm and to concentrate on resource-specific training, rather than basic training on how to use a PDA. Limitations -There are approximately 300 medical residents on rotation at any one time. We received 55 responses. We realized, too late, that people could select only one item for question 7 ("Which resources do you use?"). However, most respondents provided lists of titles of PDA resources for question 8.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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