Patient Attitudes Toward Mobile Device Use by Health Care Providers in the Emergency Department: Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care provider usage of mobile devices is increasing globally; however, there is little understanding of patient perceptions on this behavior in a health care setting. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess patients' attitudes toward mobile device usage by health care providers in the emergency department and to identify predictors of these attitudes. METHODS: The study was carried out at the emergency department of a large academic tertiary care medical center in Lebanon. A cross-sectional survey design was adopted by administering a questionnaire to medically stable adult patients who presented to the emergency department with an emergency severity index of 3, 4, or 5 between January 2017 and March 2018. The questionnaire collected relevant patient demographic information and included questions related to their mobile device usage along with those evaluating attitudes for the use of mobile devices by health care providers with respect to six major domains: role in health care, distraction potential, impact on communication, empathy, privacy, and professionalism. The attitude toward mobile device usage by health care providers in the emergency department was the main outcome variable. A stepwise logistic regression model was used to assess the association between the outcome variable and the demographic and attitude-related independent variables. RESULTS: Among the 438 eligible patients, 338 patients responded to the questionnaire for a response rate of 70.0%. Overall, 313/338 (92.6%) respondents agreed that mobile devices improve health care delivery, whereas 132/338 (39.1%) respondents were opposed to their usage by health care providers in the emergency department (95% CI: 34.0-44.4). The majority (240/338, 71.0%) of patients agreed that mobile devices are a source of distraction to health care providers in the workplace. Females (odds ratio [OR]=1.67, 95% CI: 1.00-2.78) as well as all patients (OR=2.54, 95% CI 1.36-4.76) who believed that mobile devices were a source of distraction, reflecting a lack of professionalism (OR=2.77, 95% CI 1.59-4.82) and impacting the provider's ability to relate to the patient (OR=2.93, 95% CI 1.72-4.99), were more likely to agree that mobile devices should not be used in the emergency department. CONCLUSIONS: Patients' negative attitude toward mobile device use in the emergency department is largely driven by patient gender (females), patient perception of the distraction potential of the devices, and their negative impact on the health care provider's empathy and professionalism. The findings of this study shed light on the importance of encouraging stakeholders to impose a digital professionalism code of conduct for providers working in acute health care settings.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».