A Participatory Approach to Designing and Enhancing Integrated Health Information Technology Systems for Veterans: Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Department of Veterans Affairs (VA) has developed health information technologies (HIT) and resources to improve veteran access to health care programs and services, and to support a patient-centered approach to health care delivery. To improve VA HIT access and meaningful use by veterans, it is necessary to understand their preferences for interacting with various HIT resources to accomplish health management related tasks and to exchange information. OBJECTIVE: The objective of this paper was to describe a novel protocol for: (1) developing a HIT Digital Health Matrix Model; (2) conducting an Analytic Hierarchy Process called pairwise comparison to understand how and why veterans want to use electronic health resources to complete tasks related to health management; and (3) developing visual modeling simulations that depict veterans' preferences for using VA HIT to manage their health conditions and exchange health information. METHODS: The study uses participatory research methods to understand how veterans prefer to use VA HIT to accomplish health management tasks within a given context, and how they would like to interact with HIT interfaces (eg, look, feel, and function) in the future. This study includes two rounds of veteran focus groups with self-administered surveys and visual modeling simulation techniques. This study will also convene an expert panel to assist in the development of a VA HIT Digital Health Matrix Model, so that both expert panel members and veteran participants can complete an Analytic Hierarchy Process, pairwise comparisons to evaluate and rank the applicability of electronic health resources for a series of health management tasks. RESULTS: This protocol describes the iterative, participatory, and patient-centered process for: (1) developing a VA HIT Digital Health Matrix Model that outlines current VA patient-facing platforms available to veterans, describing their features and relevant contexts for use; and (2) developing visual model simulations based on direct veteran feedback that depict patient preferences for enhancing the synchronization, integration, and standardization of VA patient-facing platforms. Focus group topics include current uses, preferences, facilitators, and barriers to using electronic health resources; recommendations for synchronizing, integrating, and standardizing VA HIT; and preferences on data sharing and delegation within the VA system. CONCLUSIONS: This work highlights the practical, technological, and personal factors that facilitate and inhibit use of current VA HIT, and informs an integrated system redesign. The Digital Health Matrix Model and visual modeling simulations use knowledge of veteran preferences and experiences to directly inform enhancements to VA HIT and provide a more holistic and integrated user experience. These efforts are designed to support the adoption and sustained use of VA HIT to support patient self-management and clinical care coordination in ways that are directly aligned with veteran preferences.
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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 | 0,075 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,009 |
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 ».