eHealth Literacy of German Physicians in the Pre–COVID-19 Era: Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digitalization is a disruptive technology that changes the way we deliver diagnostic procedures and treatments in medicine. Different stakeholders have varying interests in and expectations of the digitalization of modern medicine. Many recent digital advances in the medical field, such as the implementation of electronic health records, telemedical services, and mobile health apps, are increasingly used by medical professionals and patients. During the current pandemic outbreak of a novel coronavirus-caused respiratory disease (COVID-19), many modern information and communication technologies (ICT) have been used to overcome the physical barriers and limitations caused by government-issued curfews and workforce shortages. Therefore, the COVID-19 pandemic has led to a surge in the usage of modern ICT in medicine. At the same time, the eHealth literacy of physicians working with these technologies has probably not improved since our study. OBJECTIVE: This paper describes a representative cohort of German physicians before the COVID-19 pandemic and their eHealth literacy and attitude towards modern ICT. METHODS: A structured, self-developed questionnaire about user behavior and attitudes towards eHealth applications was administered to a representative cohort of 93 German physicians. RESULTS: Of the 93 German physicians who participated in the study, 97% (90/93) use a mobile phone. Medical apps are used by 42% (39/93). Half of the surveyed physicians (47/93, 50%) use their private mobile phones for official purposes on a daily basis. Telemedicine is part of the daily routine for more than one-third (31/93, 33%) of all participants. More than 80% (76/93, 82%) of the trial participants state that their knowledge regarding the legal aspects and data safety of medical apps and cloud computing is insufficient. CONCLUSIONS: Modern ICT is frequently used and mostly welcomed by German physicians. However, there is a tremendous lack of eHealth literacy and knowledge about the safe and secure implementation of these technologies in routine clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».