Examining the Functionality of the DeLone and McLean Information System Success Model as a Framework for Synthesis in Nursing Information and Communication Technology Research
Notice bibliographique
Résumé
In this review, studies examining information and communication technology used by nurses in clinical practice were examined. Overall, a total of 39 studies were assessed spanning a time period from 1995 to 2008. The impacts of the various health information and communication technology evaluated by individual studies were synthesized using the DeLone and McLean's six-dimensional framework for evaluating information systems success (ie, System Quality, Information Quality, Service Quality, Use, User Satisfaction, and Net Benefits). Overall, the majority of researchers reported results related to the overall Net Benefits (positive, negative, and indifferent) of the health information and communication technology used by nurses. Attitudes and user satisfaction with technology were also commonly measured attributes. The current iteration of DeLone and McLean model is effective at synthesizing basic elements of health information and communication technology use by nurses. Regardless, the current model lacks the sociotechnical sensitivity to capture deeper nurse-technology relationalities. Limitations and recommendations are provided for researchers considering using the DeLone and McLean model for evaluating health information and communication technology used by nurses.
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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 | 0,087 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».