A qualitative study on the use of personal digital assistants and smartphones among interns and residents of Hazrat Rasool Akram and Imam-Khomeini hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Introduction \nHandheld computers such as Personal Digital Assistants (PDAs) and smartphones are playing an increasing role to improve healthcare services by making information available at the point of care. The aim of the present study was to investigate how medical interns and residents retrieve information when using handheld devices. Furthermore, This study investigates the benefits and barriers of using handheld computers in clinical activities, and factors affecting adoption handheld computers among medical interns and residents. \nMethodology \nWe conducted this qualitative study, using a semi-structured interview protocol. We selected the subjects of the study, using the purposive snowball sampling method. We carried out in-depth interviews with 21 medical interns and residents from May through September 2011. NVivo Software was use to codify and analyze the data. \nFindings \nParticipants usually used PDAs and smartphones for web search, personal information management and communication in daily activities. They also used handheld computers for searching medical databases and drug references, reading electronic books and web search. Participants believed that usefulness, ease of use, education, organizational factors, individual features, social influences, observability, compatibility and job characteristics were the main factors affecting the adoption of these devices in medical settings. It was found that the most important benefits of using handheld computers included easy access and instant delivery of health information, medical errors reduction, access to evidence based and up-to-date medical information, portability, improving clinical decision makings and treatment quality. Three limitation categories of usage were also identified upon data analysis: Limitations related to handheld computers, individual barriers, and external limitations. \n \nConclusion \nSignificant development and effective changes are taking place in the field of medicine by the emergence of handheld computers in clinical settings; but in developing countries like Iran it is in its childhood period and needs more attention. It is important to use supportive tools like mobile technologies in healthcare organizations for better patient care. Healthcare managers and policy makers can use findings of current study for a better integration of handheld computers in medical settings. They can apply encouraging factors in hospitals, medical centers and clinics to make mobile technologies as popular devices among healthcare professionals. \n
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».