Are personal digital assistants an acceptable incentive for rural community-based preceptors?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: This study's objective was to evaluate the acceptability, effect, and use of handheld computers (also known as personal digital assistants or PDAs) as a reward for undergraduate rural community-based family medicine preceptors. METHODS: All rural, undergraduate family physician teachers who accepted an undergraduate student for a 1-month placement were offered the choice between a PDA that carried medical software or a monetary payment of an equivalent value. Approximately 1 year later, different surveys were sent to both groups of preceptors to collect data on their use of PDAs and computer technology. RESULTS: The most commonly reported reason for choosing a PDA in lieu of payment was that it provided a good opportunity to learn about PDA technology. Of those who accepted a PDA, however, 10% had not yet used it, and another 44% of recipients had difficulty in getting started using the PDA. There were more reported problems with the software than the hardware. When surveyed 1 year later, those who received a PDA and were still using it reported satisfaction with the medical software, ranging from 31% for Epocrates qid to 71% for the 5-Minute Medical Consult. More than 90% of those using their PDA 1 year later reported that they used it in clinical settings, with 68% feeling their PDA had some or a significant effect on patient care. CONCLUSIONS: Rural family physicians appeared to find PDAs an acceptable reward for teaching, based on the reported use and utility of their PDA, but many had technical difficulties. Recipients of the PDA reported using their PDA primarily in the clinical setting, with the feeling that the PDA had a positive effect on their patient care. Many users had difficulty with technical aspects of PDA use. To support PDA recipients, technical assistance should be provided.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,050 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».