An Asthma Action Plan Created by Physician, Educator and Patient Online Collaboration with Usability and Visual Design Optimization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asthma action plans (AAPs), which decrease hospitalizations and improve symptom control, are recommended in guidelines, but are seldom delivered to patients. Existing AAPs have been developed by experts, without the inclusion of all stakeholders (such as patients with asthma) and without specifically addressing usability and visual design. OBJECTIVE: Our objective was to develop a more usable AAP by involving all stakeholders and considering design preferences. METHODS: We created a Wiki-based system for multiuser AAP development. Pulmonologists, primary care physicians, asthma educators and patients used the system to collaboratively compile a single AAP by making multiple online selections over 1 week. We combined common elements from 3 AAPs developed in this way into 1, optimized visual design features and tested face validity in focus groups. RESULTS: A total of 41 participants averaged 646 selections/week over a login-time of 28.8 h/week. Of 35 participants, 28 (80%) were satisfied with the final AAP and 32 (91%) perceived that they would be able to use it. The plans created by the 3 groups were very similar, with a unanimous or majority agreement in the handling of 100/110 (91%) AAP options. CONCLUSIONS: Inclusion of multiple stakeholders and focus on design preferences predict enhanced usability and uptake of medical tools. The validity of our AAP is further supported by the similarity between the AAPs created by each group, user engagement and satisfaction with the plan and agreement with existing validity criteria proposed by experts. This AAP can be implemented in care with a concurrent measurement of uptake and health impact.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».