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Enregistrement W3104649846 · doi:10.46532/jmic.20200902

An Evaluation of Wearable Technological Advancement in Medical Practices

2020· article· en· W3104649846 sur OpenAlexaff
Peng Lytton Aaron, Sarah Bonni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWearable computerWearable technologyObligationHealth technologyHealth careProcess (computing)MedicineNursingComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The segment of wearable technology allows medical practitioners and nurses to be incredibly responsible for the patients who are interested in it. A lot of research analyses in this segment have been done which makes it essential for nurses to be significantly engaged in the promising technological advancement in the process of enhancing the lives of patients. In this paper, a synthesis of the present condition of wearable technology has been done. A brief evaluation of nursing satisfaction with medical technology has also been done based on the present research on wearable technology and its implications for the future state of nursing. It is therefore founded that other segments in the healthcare sector have applied wearable technology to enhance gait in patients suffering Parkinson’s illnesses which provides automated defibrillation in the cardiac patients. This has also enabled medical practitioners to effectively monitor post-stroke rehabilitation. The medical practitioners are also considered a front line for patenting and designing novel ideas to enhance the lives of patients. As such, nurses typically adopt the novel technologies such as electronic clinical administration records, electronic medical records and the simulation status in the sector of education. Wearable technological advancements consider the upcoming trend since its potential application is considered endless. Including the patients in their individual care is considered a potential obligation of nursing. In that case, more research evaluation is required to link-up patients with caregivers that benefit from the wearable technological advancements.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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