UNDERSTANDING THE ADOPTION OF A MOBILE APPLICATION TO SUPPORT WORKFLOW OF HEALTHCARE AIDES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Healthcare aides are unlicensed support personnel who provide direct care, personal assistance and support to persons living with health conditions. Workflow issues have a negative impact on health care aides’ job satisfaction and quality of care. The implementation of information communication technologies could improve workflow. In collaboration with an industry partner, we developed a mobile application intended to support the workflow of health care aides who provide services to long-term care residents living with dementia. The purpose of this study was to investigate the technology acceptance and usability of a mobile application in a real-world environment when used by health care aides of a care facility. We used a sequential explanatory mixed methods approach. Our study included pre and post paper-based questionnaires with no control group (n=60). This was followed by two focus groups with a subsample of health care aides informed by qualitative description (n=12). We found: (a) acceptance of the mobile application was high; (b) usefulness was the strongest predictor of intention to use the mobile application, and (c) intention to use the mobile application predicted usage behaviour. Focus group findings supported the quantitative findings and highlighted participants’ strong belief that the mobile application was useful, portable, and reliable. An area for improvement was user interface adjustments. Overall, these results support the assertion that our mobile application assisted health care aides in addressing their workflow issues and thus, has potential to improve the quality of care provided.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».