The Electronic Trauma Health Record: Design and Usability of a Novel Tablet-Based Tool for Trauma Care and Injury Surveillance in Low Resource Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ninety percent of global trauma deaths occur in under-resourced or remote environments, with little or no capacity for injury surveillance. We hypothesized that emerging electronic and web-based technologies could enable design of a tablet-based application, the electronic Trauma Health Record (eTHR), used by front-line clinicians to inform trauma care and acquire injury surveillance data for injury control and health policy development. STUDY DESIGN: The study was conducted in 3 phases: 1. Design of an electronic application capable of supporting clinical care and injury surveillance; 2. Preliminary feasibility testing of eTHR in a low-resource, high-volume trauma center; and 3. Qualitative usability testing with 22 trauma clinicians from a spectrum of high- and low-resource and urban and remote settings including Vancouver General Hospital, Whitehorse General Hospital, British Columbia Mobile Medical Unit, and Groote Schuur Hospital in Cape Town, South Africa. RESULTS: The eTHR was designed with 3 key sections (admission note, operative note, discharge summary), and 3 key capabilities (clinical checklist creation, injury severity scoring, wireless data transfer to electronic registries). Clinician-driven registry data collection proved to be feasible, with some limitations, in a busy South African trauma center. In pilot testing at a level I trauma center in Cape Town, use of eTHR as a clinical tool allowed for creation of a real-time, self-populating trauma database. Usability assessments with traumatologists in various settings revealed the need for unique eTHR adaptations according to environments of intended use. In all settings, eTHR was found to be user-friendly and have ready appeal for frontline clinicians. CONCLUSIONS: The eTHR has potential to be used as an electronic medical record, guiding clinical care while providing data for injury surveillance, without significantly hindering hospital workflow in various health-care settings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».