Acceptability and feasibility of recruitment and data collection in a field study of hospital nurses’ handoffs using mobile devices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The portability and multiple functionalities of mobile devices make them well suited for collecting field data for naturalistic research, which is often beset with complexities in recruitment and logistics. This paper describes the implementation of a research protocol using mobile devices to study nurses' exchanges of patient information at change of shift. METHODS: Nurses from three medical and surgical units of an acute care teaching hospital in Montreal, Canada, were invited to participate. On 10 selected days, participants were asked to record their handoffs using mobile devices and to complete paper questionnaires regarding these exchanges. Nurse acceptance of mobile devices was assessed using a 30-item technology acceptance questionnaire and focus group interviews. The principal feasibility indicator was whether or not 80 complete handoffs could be collected on each unit. RESULTS: From October to December 2017, 63 of 108 eligible nurses completed the study. Results suggest that the use of mobile devices was acceptable to nurses, who felt that the devices were easy to use but did not improve their job performance. The principal feasibility criterion was met, with complete data collected for 176, 84, and 170 of the eligible handoffs on each unit (81% of eligible handoffs). The research protocol was acceptable to nurses, who felt the study's demands did not interfere with their clinical work. CONCLUSIONS: The research protocol involving mobile devices was feasible and acceptable to nurses. Nurses felt the research protocol, including the use of mobile devices, required minimal investment of time and effort. This suggests that their decision to participate in research involving mobile devices was based on their perception that the study protocol and the use of the device would not be demanding. Further work is needed to determine if studies involving more sophisticated and possibly more demanding technology would be equally feasible and acceptable to nurses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».