Mobile app use by medical students and residents in the clinical setting: an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mobile devices and mobile applications facilitate access to clinical evidence at the point-of-care. Medical libraries play an important role in medical trainees' education, by subscribing to quality resources and by providing help and guidance on what apps to use. This study's goal was to explore medical trainees' mobile applications use in the clinical setting to help inform collection development's decisions and to provide insight on educational outreach. Perceived barriers and benefits of medical app use by clinical trainees was also explored. Methods: A brief online survey (English and French) was sent to all University of Ottawa clerkship medical students and residents. The questionnaire consisted of multiple choices, Likert-scale, and open-ended questions. Results: 208 English and 9 French responses were received. UpToDate was the most frequently used app, followed by MedCalc, Spectrum (CHEO) and Medscape. Respondents used medical apps mostly before and after meeting with patients and rarely while interacting with patients. Main benefits identified of medical app use were helping with decision-making, quick access to trustworthy clinical information, help with diagnosis and treatment options (e.g. medication dosage, drug interaction). Main barriers identified were costs, appearing unprofessional, lack of Canadian content and spotty hospital WiFi. Conclusion: Libraries' involvement in providing access to trustworthy clinical resources to medical trainees is important to help shape trainees' development as medical professionals. Outreach to learners in the clinical setting is crucial to educate on what apps are available to them through the library collection.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 | 0,001 |
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 ».