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Enregistrement W4310053473 · doi:10.1177/14604086221129385

Development and evaluation of a mobile application trauma registry for use in low- and middle-income countries

2022· article· en· W4310053473 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTrauma · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésReferralMedicineExpectancy theoryLikert scaleQualitative researchHealth careFamily medicineMedical emergencyNursingPsychologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Trauma registries are a means for improving trauma care in low- and middle-income countries, though a number of challenges for the sustainability of these trauma registries exist. Mobile health applications represent a promising technology for low- and middle-income country trauma registries. The development, implementation and evaluation of a mobile application trauma registry for use at the Mbarara Regional Referral Hospital, Uganda is demonstrated. Methods A paper-based trauma registry was implemented at the Mbarara Regional Referral Hospital. Based on feedback from local stakeholders, this was developed into an open-source mobile application version of the trauma registry. The mobile application was evaluated by 17 healthcare workers using a modified Unified Theory of Acceptance and Use of Technology questionnaire and qualitative analysis. Results Unified Theory of Acceptance and Use of Technology scores showed the majority of participants responding positively to the major constructs of Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence and Facilitating Conditions, with mean Likert scores (out of 7) of 6.41 (±1.43), 6.25 (±1.41), 5.44 (±1.43) and 5.32 (±1.99), respectively. There was also a young average user age (29.1 years). Qualitative analysis identified response themes of ease of use, efficiency and potential for future research and clinical use; users also suggested expansion of the type of platforms the application was available on. Conclusion Though a number of challenges exist for sustaining trauma registries in low- and middle-income countries, substantial involvement of local stakeholders and responsiveness to feedback should be used to facilitate the use of these technologies in developing countries. This study demonstrates a potential methodology for developing and evaluating trauma registry technologies for use in low- and middle-income countries.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,315 · 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