Development of a “Cellphone Stewardship Framework”: Legal, Regulatory, and Ethical Issues
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Use of mobile devices within the health care sector has become commonplace in most developed countries, and increasingly common in developing countries. Such technological innovations have outpaced the necessary awareness and understanding of the spectrum of issues that ensure appropriate use of these innovations. The term “stewardship” has been defined and is applied to the appropriate care and use of cellphones by health care providers. Aim:To examine cellphone stewardship issues, and develop a simple framework by which to categorize these issues, using clinical WhatsApp® (WhatsApp Inc., Menlo Park, CA) use as the exemplar. Methods:Nine electronic databases were searched (January 2019) for articles on WhatsApp in clinical service. Inclusion criteria were article was in English, reported on WhatsApp use or potential use in clinical practice, and identified cellphone stewardship issues. Results:Of 590 articles related to WhatsApp use in clinical practice, 167 potentially addressed some form of stewardship issue. After further review of full-text articles, 13 met the inclusion criteria, addressing specific issues related to cellphone stewardship, as defined. Articles were from nine countries (six developing and seven developed economies). Cellphone stewardship issues were abstracted and categorized into legal, regulatory, and ethical aspects, leading to development of the Cellphone Stewardship Framework for Health Care Providers (CSF-HCP). Conclusion:The CSF-HCP facilitates informed and structured debate around this topic, and encourages application of the term “cellphone stewardship” to describe and encompass the diverse legal, regulatory, and ethical issues requiring debate, resolution, and routine practice to ensure appropriate use of cellphones, and other mobile devices, by health care practitioners.
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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 | 0,259 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,036 |
| Communication savante | 0,024 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,017 |
| 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 ».