Medical Students and Personal Smartphones in the Clinical Environment: The Impact on Confidentiality of Personal Health Information and Professionalism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smartphones are becoming ubiquitous in health care settings. The increased adoption of mobile technology such as smartphones may be attributed to their use as a point-of-care information source and to perceived improvements in clinical communication and efficiency. However, little is known about medical students' use of personal smartphones for clinical work. OBJECTIVE: The intent of the study was to examine final-year medical students' experience with and attitudes toward using personal mobile technology in the clinical environment, with respect to the perceived impact on patient confidentiality and provider professionalism. METHODS: Cross-sectional surveys were completed by final-year medical students at the University of Toronto. Respondents were asked about the type of personal mobile phone they use, security features on their personal phone, experiences using their personal phone during clinical rotations, and attitudes about using their personal phone for clinical work purposes. RESULTS: The overall response rate was 45.4% (99/218). Smartphone ownership was prevalent (98%, 97/99) with the majority (86%, 85/99) of participants using their personal phones for patient-related communication during clinical rotations. A total of 26% (26/99) of participants reported not having any type of security feature on their personal phone, 94% (90/96) of participants agreed that using their personal phone for clinical work makes them more efficient, and 86% (82/95) agreed that their personal phone allows them to provide better patient care. Although 68% (65/95) of participants believe that the use of personal phones for patient-related communication with colleagues poses a risk to the privacy and confidentiality of patient health information, 22% (21/96) of participants still use their personal phone to text or email identifiable patient data to colleagues. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the use of personal smartphones for clinical work by medical students is prevalent. There is a need to more fully address the threat to patient confidentiality posed by the use of unsecured communication devices such as smartphones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,086 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».