The Use of Wireless E-Mail to Improve Healthcare Team Communication
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
OBJECTIVE: To assess the impact of using wireless e-mail for clinical communication in an intensive care unit (ICU). DESIGN: The authors implemented push wireless e-mail over a GSM cellular network in a 26-bed ICU during a 6-month study period. Daytime ICU staff (intensivists, nurses, respiratory therapists, pharmacists, clerical staff, and ICU leadership) used handheld devices (BlackBerry, Research in Motion, Waterloo, ON) without dedicated training. The authors recorded e-mail volume and used standard methods to develop a self-administered survey of ICU staff to measure wireless e-mail impact. MEASUREMENTS: The survey assessed perceived impact of wireless e-mail on communication, team relationships, staff satisfaction and patient care. Answers were recorded on a 7-point Likert scale; favorable responses were categorized as Likert responses 5, 6, and 7. RESULTS: Staff sent 5.2 (1.9) and received 8.9 (2.1) messages (mean [SD]) per day during 5 months of the 6-month study period; usage decreased after study completion. Most (106/125 [85%]) staff completed the questionnaire. The majority reported that wireless e-mail improved speed (92%) and reliability (92%) of communication, improved coordination of ICU team members (88%), reduced staff frustration (75%), and resulted in faster (90%) and safer (75%) patient care; Likert responses were significantly different from neutral (p < 0.001 for all). Staff infrequently (18%) reported negative effects on communication. There were no reports of radiofrequency interference with medical devices. CONCLUSIONS: Interdisciplinary ICU staff perceived wireless e-mail to improve communication, team relationships, staff satisfaction, and patient care. Further research should address the impact of wireless e-mail on efficiency and timeliness of staff workflow and clinical outcomes.
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle