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Enregistrement W3135592365 · doi:10.2196/22599

Smartphone Usage Among Doctors in the Clinical Setting in Two Culturally Distinct Countries: Cross-sectional Comparative Study

2021· article· en· W3135592365 sur OpenAlexvenueno aff
Anjali Nair, Samreen Afroz, Bushra Urooj Ahmed, Uzma Urooj Ahmed, CC Foo, Hind Zaidan, Martin Corbally

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyPopularityMedicineFamily medicinemHealthDemographicsHealth carePopulationMedical emergencyNursingPsychologyPsychological interventionEnvironmental healthDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smartphones and mobile applications have seen a surge in popularity in recent years, a pattern that has also been reflected in the health care system. Despite increased reliance among clinicians however, limited research has been conducted on the uptake and impact of smartphone usage in medical practice, especially outside the Western world. OBJECTIVE: This study aimed to identify the usage of smartphones and medical apps by doctors in the clinical setting in 2 culturally distinct countries: King Hamad University Hospital (KHUH), Bahrain and Queen Mary Hospital (QMH), Hong Kong. METHODS: A cross-sectional, comparative study was conducted where doctors in both hospitals were asked to take part in a 15-item online survey. The questions were categorized into the following groups: demographics of the study population, ownership and main use of smartphones, number and names of medical apps currently owned, rating usage of smartphones for medical purposes, time spent on a smartphone related to clinical use, clinical reliance on smartphones, and views on further integration of smartphones. The results were then tabulated and analyzed using SPSS Statistics 25 for Mac (IBM Corp Inc, Armonk, NY). RESULTS: A total of 200 doctors were surveyed, with a total of 99.0% (99/100) of the doctors owning a smartphone in both KHUH and QMH; 58% (57/99) and 55% (54/99) of the doctors from KHUH and QMH, respectively, identified communication as their main use of smartphones in the clinical setting (P=.004). Doctors from KHUH were likely to spend more time on medical apps than doctors from QMH (P=.002). According to the overall results of both hospitals, 48% (32/67) of the junior doctors claimed high reliance on smartphones, whereas only 32.3% (41/127) of the senior doctors said the same (P=.03). Of doctors in KHUH and QMH, 78.0% (78/100) and 69.0% (69/100), respectively, either strongly agreed or agreed that smartphones need to be integrated into the clinical setting. In terms of preferences for future apps, 48% (48/100) and 56% (56/100) of the doctors in KHUH and QMH, respectively, agreed that more medical applications need to be created in order to support smartphone use in the clinical setting. CONCLUSIONS: These results suggest a substantial acceptance of smartphones by doctors in the clinical setting. It also elicits the need to establish policies to officially integrate smartphone technology into health care in accordance with ethical guidelines. More emphasis should be placed on creating medical applications that aid health care professionals in attaining their information from accurate sources and also regulate a system to monitor the usage of mobile devices within hospitals to prevent a breach of patient privacy and confidentiality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,403 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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