The Transformative Role of Technology in Modern Nursing Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: The healthcare sector is experiencing rapid technological advancement, fundamentally changing how nursing care is delivered. While technology's impact on nursing practice has been studied, there remains a need to comprehensively analyze how recent technological innovations are reshaping nursing workflows, patient care quality, and healthcare outcomes. Methods: This review synthesizes findings from peer-reviewed literature published between 2019-2024, analyzing the implementation and impact of various technologies in nursing practice. We conducted a systematic search across major healthcare databases, including PubMed, CINAHL, and Scopus, focusing on electronic health records (EHRs), telehealth platforms, wearable devices, and artificial intelligence applications in nursing. Results: Analysis revealed that technology integration in nursing practice led to a 35% reduction in documentation time, 42% improvement in medication administration accuracy, and 28% enhancement in patient monitoring efficiency. Telehealth applications showed particular promise, with 89% of nurses reporting improved ability to manage patient care remotely. However, challenges including technical literacy requirements and initial implementation costs were identified as significant barriers. Conclusions: Technology has become an indispensable component of modern nursing practice, significantly improving care delivery efficiency and patient outcomes. Strategic implementation of technological solutions, coupled with adequate training and support systems, is crucial for maximizing their benefits in nursing practice.
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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 | 0,019 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».