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Enregistrement W3089665229 · doi:10.1136/bmjinnov-2020-000436

Evaluation of Secure Mobile and Clinical Communication Solution (SMaCCS) across acute and community practice settings

2020· article· en· W3089665229 sur OpenAlexaff
Sean P. Spina, Kristin M Atwood, Peter Loewen

Notice bibliographique

RevueBMJ Innovations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of VictoriaCARE CanadaRoyal Jubilee HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careInformation flowObservational studyInformation sharingCommunications systemComputer scienceMedical emergencyInternet privacyMedicineWorld Wide WebTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,282
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
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