Handheld computers in critical care
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
BACKGROUND: Computing technology has the potential to improve health care management but is often underutilized. Handheld computers are versatile and relatively inexpensive, bringing the benefits of computers to the bedside. We evaluated the role of this technology for managing patient data and accessing medical reference information, in an academic intensive-care unit (ICU). METHODS: Palm III series handheld devices were given to the ICU team, each installed with medical reference information, schedules, and contact numbers. Users underwent a 1-hour training session introducing the hardware and software. Various patient data management applications were assessed during the study period. Qualitative assessment of the benefits, drawbacks, and suggestions was performed by an independent company, using focus groups. An objective comparison between a paper and electronic handheld textbook was achieved using clinical scenario tests. RESULTS: During the 6-month study period, the 20 physicians and 6 paramedical staff who used the handheld devices found them convenient and functional but suggested more comprehensive training and improved search facilities. Comparison of the handheld computer with the conventional paper text revealed equivalence. Access to computerized patient information improved communication, particularly with regard to long-stay patients, but changes to the software and the process were suggested. CONCLUSIONS: The introduction of this technology was well received despite differences in users' familiarity with the devices. Handheld computers have potential in the ICU, but systems need to be developed specifically for the critical-care environment.
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.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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