Implementation of a Computerized Screening Inventory: Improved Usability Through Iterative Testing and Modification
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The administration of health screeners in a hospital setting has traditionally required (1) clinicians to ask questions and log answers, which can be time consuming and susceptible to error, or (2) patients to complete paper-and-pencil surveys, which require third-party entry of information into the electronic health record and can be vulnerable to error and misinterpretation. A highly promising method that avoids these limitations and bypasses third-party interpretation is direct entry via a computerized inventory. OBJECTIVE: To (1) computerize medical and behavioral health screening for use in general medical settings, (2) optimize patient acceptability and feasibility through iterative usability testing and modification cycles, and (3) examine how age relates to usability. METHODS: A computerized version of 15 screeners, including behavioral health screeners recommended by a National Institutes of Health Office of Behavioral and Social Sciences Research collaborative workgroup, was subjected to systematic usability testing and iterative modification. Consecutive adult, English-speaking patients seeking treatment in an urban emergency department were enrolled. Acceptability was defined as (1) the percentage of eligible patients who agreed to take the assessment (initiation rate) and (2) average satisfaction with the assessment (satisfaction rate). Feasibility was defined as the percentage of the screening items completed by those who initiated the assessment (completion rate). Chi-square tests, analyses of variance, and Pearson correlations were used to detect whether improvements in initiation, satisfaction, and completion rates were seen over time and to examine the relation between age and outcomes. RESULTS: Of 2157 eligible patients approached, 1280 agreed to complete the screening (initiation rate=59.34%). Statistically significant increases were observed over time in satisfaction (F3,1061=3.35, P=.019) and completion rates (F3,1276=25.44, P<.001). Younger age was associated with greater initiation (initiated, mean [SD], 46.6 [18.7] years; declined: 53.0 [19.5] years, t2,155=-7.6, P<.001), higher completion (r=-.20, P<.001), and stronger satisfaction (r=-.23, P<.001). CONCLUSIONS: In a rapid-paced emergency department with a heterogeneous patient population, 59.34% (1280/2157) of all eligible patients initiated the computerized screener with a completion rate reaching over 90%. Usability testing revealed several critical principles for maximizing usability of the computerized medical and behavioral health screeners used in this study. Further work is needed to identify usability issues pertaining to other screeners, racially and ethnically diverse patient groups, and different health care settings.
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 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 | 0,041 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».