Usability of a mobile electronic medical record prototype: a verbal protocol analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Point of care access to electronic medical records may provide clinicians with the information they want when they need it and may in turn improve patient safety. Yet providing an electronic medical record on handheld devices presents many usability challenges, and it is unclear whether clinicians will use them. METHODS: An iterative design process for the development and evaluation of a prototype of a mobile electronic medical record was performed. Usability sessions were conducted in which physicians were asked to 'think aloud' while working through clinical scenarios using the prototype. Verbal protocol analysis, which consists of coding utterances, was conducted on the transcripts from the sessions and common themes were extracted. RESULTS: Usability sessions were held with five family physicians and four internists with varying levels of computer expertise. Physicians were able to use the device to complete 52 of 54 required tasks. Users commented that it was intuitive (9/9), would increase accessibility (5/9) but for them to use it, it would need the system to be fast and time-saving (5/9). Users had difficulty entering information (5/9) and reading the screen (4/9). In terms of functionality, users had concerns about completeness of information (6/9), details of ordering (5/9) and desired billing functionality (5/9) and integration with other systems (4/9). CONCLUSIONS: While physicians can use mobile electronic medical records in realistic scenarios, certain requirements likely need to be met including a fast system with easy data selection, easy data entry and improved display before widespread adoption occurs.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».