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Enregistrement W2319029503 · doi:10.1097/nxn.0b013e31824af6c0

Usability Evaluation

2012· article· en· W2319029503 sur OpenAlexaff
TAMMIE LEIGH DI PIETRO, Ha Nguyen, Diane Doran

Notice bibliographique

RevueCIN Computers Informatics Nursing · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Lawrence College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityChecklistWeb usabilityTask (project management)Cognitive walkthroughComputer scienceUsability labHeuristic evaluationProcess (computing)System usability scaleUser interfacePoint of carePluralistic walkthroughUsability engineeringHuman–computer interactionMedicinePsychologyNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Usability evaluations are necessary to determine the feasibility of nurses' interactions with computerized clinical decision-support systems. Limitations and challenges of operations that inhibit or facilitate utilization in clinical practice can be identified. This study provided nurses with mobile information terminals, PDAs and tablet PCs, to improve point-of-care access to information. The purpose of this study was to determine usability issues associated with point-of-care technology. Eleven nurses were self-selected. Nurses were videotaped and audiotaped completing four tasks, including setting up the device and three resource search exercises. A research team member completed a usability checklist. Completion times for each task, success rate, and challenges experienced were documented. Four participants completed all tasks, with an average time of 3 minutes 22 seconds. Three participants were unable to complete any of the three tasks. Navigating within resources caused the greatest occurrence of deviations with 39 issues among all participants. Results of the usability evaluation suggest that nurses require a device that (1) is manageable to navigate and (2) utilizes a user-friendly interface, such as a one-time log-in system. Usability testing can be helpful to organizations as they document issues to be cognizant of during the implementation process, increasing the potential for successful implementation and sustained usability.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,006

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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