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Enregistrement W2302332383 · doi:10.2196/mhealth.5041

Design of a Tablet Computer App for Facilitation of a Molecular Blood Culture Test in Clinical Microbiology and Preliminary Usability Evaluation

2016· article· en· W2302332383 sur OpenAlexvenueno aff
Lasse Lefevre Samson, Louise Pape-Haugaard, Michelle C Meltzer, Martin Fuchs, Henrik Carl Schønheyder, Ole Hejlesen

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAalborg UniversitetshospitalAalborg UniversitetHøjteknologifonden
Mots-clésUsabilityFacilitationTest (biology)Clinical microbiologyMedicineComputer scienceHuman–computer interactionMedical physicsPsychologyMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: User mobility is an important aspect of the development of clinical information systems for health care professionals. Mobile phones and tablet computers have obtained widespread use by health care professionals, offering an opportunity for supporting the access to patient information through specialized applications (apps) while supporting the mobility of the users. The use of apps for mobile phones and tablet computers may support workflow of complex tasks, for example, molecular-based diagnostic tests in clinical microbiology. Multiplex Blood Culture Test (MuxBCT) is a molecular-based diagnostic test used for rapid identification of pathogens in positive blood cultures. To facilitate the workflow of the MuxBCT, a specialized tablet computer app was developed as an accessory to the diagnostic test. The app aims to reduce the complexity of the test by step-by-step guidance of microscopy and to assist users in reaching an exact bacterial or fungal diagnosis based on blood specimen observations and controls. Additionally, the app allows for entry of test results, and communication thereof to the laboratory information system (LIS). OBJECTIVE: The objective of the study was to describe the design considerations of the MuxBCT app and the results of a preliminary usability evaluation. METHODS: The MuxBCT tablet app was developed and set up for use in a clinical microbiology laboratory. A near-live simulation study was conducted in the clinical microbiology laboratory to evaluate the usability of the MuxBCT app. The study was designed to achieve a high degree of realism as participants carried out a scenario representing the context of use for the MuxBCT app. As the MuxBCT was under development, the scenario involved the use of molecular blood culture tests similar to the MuxBCT for identification of microorganisms from positive blood culture samples. The study participants were observed, and their interactions with the app were recorded. After the study, the participants were debriefed to clarify observations. RESULTS: Four medical laboratory technicians, for example, representative of end users of the app, participated in the clinical simulation study. Using the MuxBCT app, the study participants successfully identified and reported all microorganisms from the positive blood cultures examined. Three of the four participants reported that they found the app useful, while one study participant reported that she would prefer to make notes on paper and later enter them into the LIS. CONCLUSIONS: The preliminary usability evaluation results indicate that use of the MuxBCT tablet app can facilitate the workflow of the MuxBCT diagnostic test.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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