Discourse / Discours - Enhancing Nurses' Care and Knowledge Through Access to Technology: An International m-Health Exemplar
Notice bibliographique
Résumé
The use of mobile technologies (i.e., cell phones) in health care is becoming increasingly ubiquitous. From simple (i.e., short message service, or SMS) to complex and real-time applications (i.e., diagnostic remote monitoring), the greatest opportunities lie within the potential of mobile health (m-health) to leapfrog health care in developing countries into the 21st century. This study explored m-health at select health-care sites in 5 Caribbean settings. By introducing and evaluating a user-friendly handheld platform and infrastructure, the study examined nurses' experiences with an m-health intervention, revealing positive impacts on quality of work life and care, evidence-informed approaches, and nurses' contributions to m-health inclusiveness in health informatics policies. The authors describe the path, in resource-challenged environments, to fostering nurses' participation in m-enabled health-care environments. They share lessons learned, challenges and opportunities encountered, and recommendations for bringing these vital tools to similar contexts.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».