Evaluation of Secure Mobile and Clinical Communication Solution (SMaCCS) across acute and community practice settings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aims Clinicians struggle to provide information to each other that supports safe patient transitions, especially across acute and community care jurisdictions. They need flexible communication tools to improve care coordination. Island Health introduced a Secure Mobile and Clinical Communication Solution (SMaCCS) to address these challenges in 2018. In this study we evaluated the SMaCCS system to understand the (1) volume and flow of healthcare communication, (2) degree of adoption and accessibility of the system and (3) user experience. Methods This was a prospective, cross-sectional, observational study. Island Health Information Management/Information Technology (IMIT) selected Vocera Collaboration Suite as the secure messaging platform. We invited healthcare providers in various roles in the hospital and community to use SMaCCS for their daily communications and system and survey data were collected between February and August 2018. System data and survey data were used to determine outcomes. Results A Sankey diagram represents the volume and flow of communication. A total of 2542 messages were sent and 79% of conversations included more than a single message. Eighty-one per cent of participants agreed that using a secure communication tool made them feel more comfortable sharing patient information. Most users (65%) perceived that the application was a useful method for transmitting simple information. Conclusion However, our study showed that different occupational roles require different frequencies and volumes of communication and there are numerous barriers to adoption that must be addressed before secure messaging can be an effective, ubiquitous method of clinical communication.
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.
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 | 0,030 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle