Widespread use of internet, applications, and social media in the professional life of urology residents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Digital media have revolutionized communication and information dissemination in healthcare. We aimed to quantify and evaluate professional digital media use among urology residents. METHODS: We designed a 17-item survey to assess usage and perceived usefulness of digital media, as well as communication type and device type and distributed it via email to 143 Canadian and 721 German urology residents. RESULTS: In total, 58 (41% response rate) residents from Canada and 170 (24% response rate) from Germany reported professional usage rates of 100% on the internet, 89% on apps, and 46% on social media (SoMe). For professional use, residents spent a median of 30 minutes per day on the internet, 10 minutes on apps, and 15 minutes on SoMe. 100% rated the internet, 89% apps, and 31% SoMe as useful for clinical practice. Most (94%) used digital media for communication with colleagues and 23% for communication with patients. Digital media use was allocated to desktop computers (55%) and mobile devices (45%). Canadian residents had higher usage rates of apps (96% vs. 86%; p=0.042) and SoMe (65% vs. 39%; p=0.002) and longer daily usage times for the internet, apps, and SoMe than German residents (p<0.001 each). CONCLUSIONS: Digital media are an integral part of the daily professional practice of urology residents, reflected by high usage rates and perceived usefulness of the internet and apps, and the growing importance of SoMe. Urologists should strive to progressively exhaust the vast potential of digital media for academic and clinical practice.
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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».