The Design and Testing of Interactive Hospital Spaces to Meet the Needs of Waiting Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To design an innovative interactive media display in a pediatric hospital clinic waiting space that addresses the growing demand for accessible, contact-surface-free options for play. BACKGROUND: In healthcare settings, waiting can be anxiety provoking for children and their accompanying family members. Opportunities for positive distraction have been shown to reduce waiting anxiety, leading to positive health outcomes. METHODS: An interactive media display, ScreenPlay, was created and evaluated using a participatory design approach and a combination of techniques including quality function deployment and mixed data elicitation methods (questionnaires, focus groups, and observations). The user and organizational design requirements were established and used to review contemporary strategies for positive distraction in healthcare waiting spaces and to conceptualize and test ScreenPlay. Ten staff members, 11 children/youths, and 6 parents participated in the design and evaluation of ScreenPlay. RESULTS: ScreenPlay provided a positive, engaging experience without the use of contact surfaces through which infections can be spread. It was accessible to children, youth, and adults of all motor abilities. All participants strongly agreed that the interactive media display would improve the healthcare waiting experience. CONCLUSIONS: ScreenPlay is an interactive display that is the result of a successful model for the design of healthcare waiting spaces that is collaborative, interdisciplinary, and responsive to the needs of its community. KEYWORDS: Design process, healing environments, hospital, interdisciplinary, pediatric.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».