MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3136520649 · doi:10.1007/s00431-021-04023-0

A survey of mHealth use from a physician perspective in paediatric emergency care in the UK and Ireland

2021· article· en· W3136520649 sur OpenAlexfundno aff
Haiko Kurt Jahn, Ingo Henry Johannes Jahn, Wilhelm Behringer, Mark D Lyttle, Damian Roland

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pediatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity Hospital Southampton NHS Foundation TrustKing's College LondonFriedrich-Schiller-Universität JenaJames Cook UniversityAlder Hey Children's NHS Foundation Trust
Mots-clésFormularyMedicinemHealthNoticeConfidentialityMobile deviceFamily medicineMedical emergencyMedical educationInternet privacyNursingWorld Wide WebPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a drive towards increased digitalisation in healthcare. The aim was to provide a snapshot of current apps, instant messaging, and smartphone photography use in paediatric emergency care. A web-based self-report questionnaire was performed. Individual physicians working in paediatric emergency care recorded their personal practice. One hundred ninety-eight medical doctors completed the survey. Eight percent of respondents had access to institutional mobile devices to run medical apps. Eighty-six percent of respondents used medical apps on their personal mobile device, with 78% using Apple iOS devices. Forty-seven percent of respondents used formulary apps daily. Forty-nine percent of respondents had between 1-5 medical apps on their personal mobile device. Respondents who used medical apps had a total of 845 medical apps installed on their personal device, accounted for by 56 specific apps. The British National Formulary (BNF/BNFc) app was installed on the personal mobile device of 96% of respondents that use medical apps. Forty percent of respondents had patient confidentiality concerns when using medical apps. Thirty-eight percent of respondents have used consumer instant messaging services, 6% secure specialist messaging services, and 29% smartphone photography when seeking patient management advice. CONCLUSION: App use on the personal mobile devices, in the absence of access to institutional devices, was widespread, especially the use of a national formulary app. Instant messaging and smartphone photography were less common. A strategic decision has to be made to either provide staff with institutional devices or use software solutions to address data governance concerns when using personal devices. What is Known: • mHealth use by junior doctors and medical students is widespread. • Clinicians' use of instant messaging apps such as WhatsApp is the widespread in the UK and Ireland, in the absence of alternatives. What is New: • Personal mobile device use was widespread in the absence of alternatives, with the British National Formulary nearly universally downloaded to physicians' personal mobile devices. • A third of respondents used instant messaging and smartphone photography on their personal mobile device when seeking patient management advice from other teams in the absence of alternatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of PediatricsMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207