Plugged-in: a Canadian survey of technology ownership, access, use, and attitudes among emergency department patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patient-facing digital health technologies have the capacity to remedy some of the challenges faced by overburdened and under-resourced Canadian emergency departments (ED). However, the successful implementation of such innovations is dependent on patients' willingness and ability to access and use digital technologies. Moreover, the potential presence of digital disparities in local communities may create or exacerbate inequitable health outcomes. This study aimed to understand technology ownership, access, use, and attitudes among ED patients of a digitally innovative hospital located in an ethnoculturally diverse, urban area of Toronto. Methods: An electronic, self-report, cross-sectional survey was conducted in the ED of an urban, community hospital in Toronto. A convenience sample of ED patients over the age of 18 and proficient in English were invited to participate in the survey between January 3rd and February 14th, 2024. Participants responded to a battery of questions and scales (e.g., the Media and Technology Usage and Attitudes Scale; MTUAS) that were adapted as necessary for this study. Results: The final sample size of 250 participants had a mean age 40.4 ± 16 years, 64.4% were female, and 38% were born outside of Canada. Ownership of at least one digital device was high (97.6%), as was the use of smartphones (96.0%), email (93.6%), text messaging (94.8%), and internet searching (95.6%). Almost all participants had access to the internet (98.0%). Attitudes towards technology were generally positive (mean 4.2/5). There were no significant differences in technology ownership and use based on where participants lived. Few barriers to technology were reported. Conclusion: Despite concerns of digital disparities in an ethnoculturally diverse area of Toronto, technology ownership, access, and use appear to be pervasive among ED patients, irrespective of where they reside. These findings, coupled with patients' generally positive attitudes towards technology, green-light the exploration of patient-facing digital health tools that utilize the digital technology ED patients already own, access, and use to improve the delivery of emergency care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».