Evaluation of Secure Mobile and Clinical Communication Solution (SMaCCS) across acute and community practice settings
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.
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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 | 0,030 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».