Investigating the Feasibility of Using a Wearable Device to Measure Physiologic Health Data in Emergency Nurses and Residents: Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency departments play a pivotal role in the US health care system, with high use rates and inherent stress placed on patients, patient care, and clinicians. The impact of the emergency department environment on the health and well-being of emergency residents and nurses can be seen in worsening rates of burnout and cardiovascular health. Research on clinician health has historically been completed outside of clinical areas and not personalized to the individual. The expansion of digital technology, specifically wearable devices, may enhance the ability to understand how health care environments impact clinicians. OBJECTIVE: The primary objective of this pilot study was to assess the feasibility and acceptability of using wearable devices to measure and record physiologic data from emergency nurses and resident physicians. Understanding strategies that are accepted and used by clinicians is critical prior to launching larger investigations aimed at improving outcomes. METHODS: This was a longitudinal pilot study conducted at an academic, urban, level 1 trauma center. A total of 20 participants, including emergency medicine resident physicians and nurses, were equipped with a wearable device (WHOOP band) and access to a mobile health platform for 6 weeks. Baseline surveys assessed burnout, mental health, and expectations of the device and experience. Participants provided open-ended feedback on the device and platform, contributing to the assessment of acceptance, adoption, and use of the wearable device. Secondary measures explored early signs and variations in heart rate variability, sleep, recovery, burnout, and mental health assessments. RESULTS: Of the 20 participants, 10 consistently used the wearable device. Feedback highlighted varying experiences with the device, with a preference for more common wearables like the Apple Watch or Fitbit. Resident physicians demonstrated higher engagement with the device and platform as compared with nurses. Baseline mental health assessments indicated mild anxiety and depressive symptoms among participants. The Professional Fulfillment Index revealed low professional fulfillment, moderate workplace exhaustion, and interpersonal disengagement. CONCLUSIONS: This pilot study underscores the potential of wearable devices in monitoring emergency clinicians' physiologic data but reveals challenges related to device preferences and engagement. The key takeaway is the necessity to optimize device and platform design for clinician use. Larger, randomized trials are recommended to further explore and refine strategies for leveraging wearable technology to support the well-being of the emergency workforce.
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.
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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».