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Enregistrement W3089393259 · doi:10.2196/14787

Smartphone and App Usage in Orthopedics and Trauma Surgery: Survey Study of Physicians Regarding Acceptance, Risks, and Future Prospects in Germany

2020· article· en· W3089393259 sur OpenAlexvenueno aff
F Dittrich, David Alexander Back, Anna Katharina Harren, Stefan Landgraeber, Felix Reinecke, Sebastian Serong, Sascha Beck

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität des SaarlandesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésmHealthUsabilityMedicineMedical educationThe InternetApp storeHealth carePsychologyFamily medicineNursingWorld Wide WebPsychological interventionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the course of digitization, smartphones are affecting an increasing number of areas of users' lives, giving them almost ubiquitous access to the internet and other web applications. Mobile health (mHealth) has become an integral part of some areas of patient care. In contrast to other disciplines, routine integration of mobile devices in orthopedics and trauma surgery in Germany is still in its infancy. OBJECTIVE: This study aimed to investigate physicians' current state of opinion regarding acceptance, future prospects, and risks of medical apps in the field of orthopedics and trauma surgery in Germany. METHODS: A web-based survey among orthopedics and trauma surgeons in German university hospitals on the use of medical apps in everyday clinical practice was conducted between September 2018 and February 2019. The survey consisted of 13 open- and closed-ended or multiple-choice questions. A logistic regression analysis was performed to ascertain the effects of interindividual characteristics on the likelihood of participants' app and smartphone usage behavior. RESULTS: A total of 206 physicians participated in the survey. All of the participants (206/206, 100%) owned a smartphone, and 79.1% (159/201) used the device, while 64.7% (130/201) used apps regularly in everyday clinical practice. Medical apps were perceived as beneficial, given their substantial future promise, by 90.1% (181/201) of the participants. However, 62.5% (120/192) of the participants were not satisfied with the current supply of medical apps in app stores. Desired specifications for future apps were "intuitive usability" (167/201, 83.1%), "no advertising" (145/201, 72.1%), and "free apps" (92/201, 45.8%). The attributes "transparent app development and app sponsoring" (75/201, 37.3%) and the existence of an "easy-to-understand privacy statement" (50/201, 24.9%) were of minor relevance. The majority of the participants (162/194, 83.5%) considered that future apps in the field of "medical research" would provide the greatest benefit. The greatest predicted risks were "data misuse" (147/189, 77.8%), "usage of untrustworthy apps" (135/189, 71.4%), and "alienation from patients" (51/189, 27.0%). Increasing age was significantly associated with a reduction in the likelihood of regular smartphone (odds ratio [OR] 0.91, 95% CI 0.86-0.97; P=.002) and app (OR 0.90, 95% CI 0.85-0.96; P=.001) usage, while the medical profession grade had no significant impact on the usage behavior. CONCLUSIONS: The study demonstrates that young German doctors in orthopedics and trauma surgery already use smartphones and apps in everyday clinical practice. Medical apps are considered to play an important role in the future. However, a significant discrepancy exists between the supply and demand of mHealth applications, which creates a legal and ethical vacuum with regard to data protection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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