Usage of smart devices amongst medical practitioners in Universitas Academic Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been a rapid rise in the use of smart devices amongst medical practitioners throughout the world. This study aimed to identify how smart devices were being used by medical practitioners at the Universitas Academic Hospital (UAH), Bloemfontein, and the associated factors thereof. We also identified the views of medical practitioners regarding the usage of smart devices at their workplace. METHODS: A prospective cross-sectional study was conducted. Anonymous questionnaires were distributed to medical practitioners working at UAH during weekly departmental meetings or monthly morbidity and mortality meetings. The following largest departments were included: Surgery, Anaesthetics, Paediatrics, Internal Medicine, Family Medicine, and Obstetrics and Gynaecology. RESULTS: The response rate was 82.7% of those attending the meetings. All the respondents owned a smart device and brought it to their workplace. The most common applications used on these smart devices were that for drug references (65.9%), medical textbooks (63.6%) and medical calculators (58.1%). Significantly larger percentages of doctors aged 21-39 years compared with those aged 40-65 years used drug reference applications and medical calculators. A quarter (24.8%) of respondents communicated with patients through a smart device, 21.7% used an online storage platform to backup patient data, whilst 56.6% used their devices to store and view patient information. More than one-third (36.7%) agreed that smart devices threatened patient confidentiality, but the majority (58.8%) did not agree that these devices hinder patient communication. The majority felt that these devices improved both personal performance (69.2%) and patient care (79.0%). CONCLUSION: Smart devices usage is common in this setting. Hence, integration of such usage in medical curricula, discussion on professionalism, ethics and confidentiality in this context, and guidance from institutions and professional bodies become necessary.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».