Idaho rural physician technology usage over time
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Health information technology (HIT) in rural settings has considerable potential to address rural health needs such as cost, access, and efficiency. This study contrasts the use of technology by Idaho rural physicians to identify differences in technology usage over time. The study includes information on technology factors such as internet databases, internet journals, e-publications, teleconferencing, electronic health records (EHRs) for patient care, and electronic physician education materials.Methods: Surveys focused on the broad experience of practicing rural medicine were administered to rural physicians in Idaho who practiced in counties containing less than 50,000 people. Identical surveys were sent out in 2007 and again in 2012.Results: Out of the 248 rural physicians who were successfully mailed the survey in 2007, responses were obtained from 92 for a response rate of 37.1%. In 2012, the response rate was 35.3% (89/252). Descriptive and inferential analyses were conducted in order to monitor and compare technology usage over time in the rural medicine workforce environment.Conclusions: Comparative results across time periods indicated a significant increase in overall technology utilization by rural physicians. In addition, there was a trend of decreasing the disparities in technology utilization between gender, age, and employment groups. Among all groups of physicians in both 2007 and 2012, the highest technology usage was of internet databases, journals and e-publications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».