Implementing Electronic Discharge Communication Tools in Pediatric Emergency Departments: Multicountry, Cross-Sectional Readiness Survey of Nurses and Physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric emergency departments (ED) in many countries are implementing electronic tools such as kiosks, mobile apps, and electronic patient portals, to improve the effectiveness of discharge communication. OBJECTIVE: This study aimed to survey nurse and physician readiness to adopt these tools. METHODS: An electronic, cross-sectional survey was distributed to a convenience sample of currently practicing ED nurses and physicians affiliated with national pediatric research organizations in Canada, Australia, and New Zealand. Survey development was informed by the nonadoption, abandonment, scale-up, spread, sustainability framework. Measures of central tendency, and parametric and nonparametric tests were used to describe and compare nurse and physician responses. RESULTS: Out of the 270 participants, the majority were physicians (61%, 164/270), female (65%, 176/270), and had 5 or more years of ED experience (76%, 205/270). There were high levels of consensus related to the value proposition of electronic discharge communication tools (EDCTs) with 82% (221/270) of them agreeing that they help parents and patients with comprehension and recall. Lower levels of consensus were observed for organizational factors with only 37% (100/270) agreeing that their staff is equipped to handle challenges with communication technologies. Nurses and physicians showed significant differences on 3 out of 21 readiness factors. Compared to physicians, nurses were significantly more likely to report that EDs have a responsibility to integrate EDCTs as part of a modern system (P<.001) and that policies are in place to guide safe and secure electronic communication (P=.02). Physicians were more likely to agree that using an EDCT would change their routine tasks (P=.04). One third (33%, 89/270) of participants indicated that they use or have used EDCT. CONCLUSIONS: Despite low levels of uptake, both nurses and physicians in multiple countries view EDCTs as a valuable support to families visiting pediatric ED. Leadership for technology change, unclear impact on workflow, and disparities in digital literacy skills require focused research effort.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».