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Enregistrement W2269006414 · doi:10.2196/resprot.4713

How to Conduct Multimethod Field Studies in the Operating Room: The iPad Combined With a Survey App as a Valid and Reliable Data Collection Tool

2016· article· en· W2269006414 sur OpenAlexvenueno aff
David W. Tscholl, Mona Weiss, Donat R. Spahn, Christoph B. Noethiger

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionChecklistUploadInter-rater reliabilityComputer sciencePsychologyMedical educationMedicineWorld Wide WebRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tablet computers such as the Apple iPad are progressively replacing traditional paper-and-pencil-based data collection. We combined the iPad with the ready-to-use survey software, iSurvey (from Harvestyourdata), to create a straightforward tool for data collection during the Anesthesia Pre-Induction Checklist (APIC) study, a hospital-wide multimethod intervention study involving observation of team performance and team member surveys in the operating room (OR). OBJECTIVE: We aimed to provide an analysis of the factors that led to the use of the iPad- and iSurvey-based tool for data collection, illustrate our experiences with the use of this data collection tool, and report the results of an expert survey about user experience with this tool. METHODS: We used an iPad- and iSurvey-based tool to observe anesthesia inductions conducted by 205 teams (N=557 team members) in the OR. In Phase 1, expert raters used the iPad- and iSurvey-based tool to rate team performance during anesthesia inductions, and anesthesia team members were asked to indicate their perceptions after the inductions. In Phase 2, we surveyed the expert raters about their perceptions regarding the use of the iPad- and iSurvey-based tool to observe, rate, and survey teams in the ORs. RESULTS: The results of Phase 1 showed that training data collectors on the iPad- and iSurvey-based data collection tool was effortless and there were no serious problems during data collection, upload, download, and export. Interrater agreement of the combined data collection tool was found to be very high for the team observations (median Fleiss' kappa=0.88, 95% CI 0.78-1.00). The results of the follow-up expert rater survey (Phase 2) showed that the raters did not prefer a paper-and-pencil-based data collection method they had used during other earlier studies over the iPad- and iSurvey-based tool (median response 1, IQR 1-1; 1=do not agree, 2=somewhat disagree, 3=neutral, 4=somewhat agree, 5=fully agree). They found the iPad (median 5, IQR 4.5-5) and iSurvey (median 4, IQR 4-5) to be working flawlessly and easy to use (median 5, IQR 4-5). Expert ratings also showed that the anesthesia team members (ie, the surveyed doctors and nurses) who used the iPad- and iSurvey-based tool in the OR liked it (median 4, IQR 3-4.5). CONCLUSIONS: The combination of the iPad and iSurvey provides an efficient and unobtrusive method to observe teams in their natural environment in the OR and to survey team members immediately after completing their task (ie, anesthesia induction). The expert raters positively evaluated the use of the device and user perceptions. Considering these comprehensive results, we can recommend the use of the iPad- and iSurvey-based tool for studying team performance and team member perceptions in the OR.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,720
Tête enseignante GPT0,693
Écart entre enseignants0,027 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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