Mutual-Aid Mobile App for Emergency Care: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving the quality of patient care through the use of mobile devices is one of the hot topics in the health care field. In unwanted situations like an accident, ambulances and rescuers often require a certain amount of time to arrive at the scene. Providing immediate cardiopulmonary resuscitation (CPR) to patients might improve survival. OBJECTIVE: The primary objective of this study was to evaluate the feasibility of an emergency and mutual-aid app model in Taiwan and to provide a reference for government policy. METHODS: A structured questionnaire was developed as a research tool. All questionnaires were designed according to the technology acceptance model, and a Likert scale was used to measure the degree of agreement or disagreement. Moreover, in-depth interviews were conducted with six experts from medical, legal, and mobile app departments. Each expert was interviewed once to discuss feasible countermeasures and suggestions. Statistical Package for the Social Sciences (SPSS version 19; IBM Corp, Armonk, New York) was used to perform all statistical analyses, including descriptive statistics, independent sample t-tests, variance analysis, and Pearson correlation analysis. RESULTS: We conducted this study between October 20, 2017, and November 10, 2017, at the Taipei Medical University Hospital. Questionnaires were distributed to medical personnel, visiting guests, family members, and volunteers. A total of 113 valid questionnaires were finally obtained after the exclusion of incomplete questionnaires. Cronbach α values for self-efficacy (perceived ease of use), use attitude (perceived usefulness), and use willingness and frequency were above .85, meeting the criterion of greater than .70. We observed that the reliability of each subquestion was acceptable and the values for use attitude (perceive usefulness) and use willingness and frequency were more than .90. CONCLUSIONS: The findings suggest that perceived ease of use and perceived usefulness of the app model affect use willingness. However, perceived usefulness had an intermediary influence on use willingness. Experts in law, medical, and technology fields consider that an emergency and mutual-aid model can be implemented in Taiwan. Along with the development of an emergency and mutual-aid app model, we recommend an increase in the number of automated external defibrillators per region and promotion of correct knowledge about CPR in order to decrease morbidity and mortality.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».