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Enregistrement W1970817505 · doi:10.2196/humanfactors.3842

InformedTogether: Usability Evaluation of a Web-Based Decision Aid to Facilitate Shared Advance Care Planning for Severe Chronic Obstructive Pulmonary Disease

2015· article· en· W1970817505 sur OpenAlexaffvenue
Lauren M. Uhler, Rafael E. Pérez Figueroa, Mark A. Dickson, Lauren McCullagh, André Kushniruk, Helen Monkman, Holly O. Witteman, Negin Hajizadeh

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseSchool of Medicine, New York UniversityAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésPulmonary diseaseUsabilityCOPDMedicineAdvance care planningDecision support systemWeb applicationComputer scienceIntensive care medicineNursingWorld Wide WebInternal medicineHuman–computer interactionPalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advance care planning may help patients receive treatments that better align with their goals for care. We developed a Web-based decision aid called InformedTogether to facilitate shared advance care planning between chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients and their doctors. OBJECTIVE: Our objective was to assess the usability of the InformedTogether decision aid, including whether users could interact with the decision aid to engage in tasks required for shared decision making, whether users found the decision aid acceptable, and implications for redesign. METHODS: We conducted an observational study with 15 patients and 8 doctors at two ethnically and socioeconomically diverse outpatient clinics. Data included quantitative and qualitative observations of patients and doctors using the decision aid on tablet or laptop computers and data from semistructured interviews. Patients were shown the decision aid by a researcher acting as the doctor. Pulmonary doctors were observed using the decision aid independently and asked to think aloud (ie, verbalize their thoughts). A thematic analysis was implemented to explore key issues related to decision aid usability. RESULTS: Although patients and doctors found InformedTogether acceptable and would recommend that doctors use the decision aid with COPD patients, many patients had difficulty understanding the icon arrays that were used to communicate estimated prognoses and could not articulate the definitions of the two treatment choices-Full Code and Do Not Resuscitate (DNR). Minor usability problems regarding content, links, layout, and consistency were also identified and corresponding recommendations were outlined. In particular, participants suggested including more information about potential changes in quality of life resulting from the alternative advance directives. Some doctor participants thought the decision aid was too long and some thought it may cause nervousness among patients due to the topic area. CONCLUSIONS: A decision aid for shared advance care planning for severe COPD was found acceptable to most COPD patients and their doctors. However, many patient participants did not demonstrate understanding of the treatment options or prognostic estimates. Many participants endorsed the use of the decision aid between doctors and their patients with COPD, although they desired more information about quality of life. The design must optimize comprehensibility, including revising the presentation of statistical information in the icon array, and feasibility of integration into clinical workflow, including shortening the decision aid.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,354
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,125 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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