MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2537464753 · doi:10.2196/humanfactors.5364

Strengthening Interprofessional Requirements Engineering Through Action Sheets: A Pilot Study

2016· article· en· W2537464753 sur OpenAlexvenueno aff
Aline Kunz, Sabrina Pohlmann, Oliver Heinze, Antje Brandner, Christina Reiß, Martina Kamradt, Joachim Szécsényi, Dominik Ose

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)EngineeringEngineering ethicsEngineering managementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The importance of information and communication technology for healthcare is steadily growing. Newly developed tools are addressing different user groups: physicians, other health care professionals, social workers, patients, and family members. Since often many different actors with different expertise and perspectives are involved in the development process it can be a challenge to integrate the user-reported requirements of those heterogeneous user groups. Nevertheless, the understanding and consideration of user requirements is the prerequisite of building a feasible technical solution. In the course of the presented project it proved to be difficult to gain clear action steps and priorities for the development process out of the primary requirements compilation. Even if a regular exchange between involved teams took place there was a lack of a common language. OBJECTIVE: The objective of this paper is to show how the already existing requirements catalog was subdivided into specific, prioritized, and coherent working packages and the cooperation of multiple interprofessional teams within one development project was reorganized at the same time. In the case presented, the manner of cooperation was reorganized and a new instrument called an Action Sheet was implemented. This paper introduces the newly developed methodology which was meant to smooth the development of a user-centered software product and to restructure interprofessional cooperation. METHODS: There were 10 focus groups in which views of patients with colorectal cancer, physicians, and other health care professionals were collected in order to create a requirements catalog for developing a personal electronic health record. Data were audio- and videotaped, transcribed verbatim, and thematically analyzed. Afterwards, the requirements catalog was reorganized in the form of Action Sheets which supported the interprofessional cooperation referring to the development process of a personal electronic health record for the Rhine-Neckar region. RESULTS: In order to improve the interprofessional cooperation the idea arose to align the requirements arising from the implementation project with the method of software development applied by the technical development team. This was realized by restructuring the original requirements set in a standardized way and under continuous adjustment between both teams. As a result not only the way of displaying the user demands but also of interprofessional cooperation was steered in a new direction. CONCLUSIONS: User demands must be taken into account from the very beginning of the development process, but it is not always obvious how to bring them together with IT knowhow and knowledge of the contextual factors of the health care system. Action Sheets seem to be an effective tool for making the software development process more tangible and convertible for all connected disciplines. Furthermore, the working method turned out to support interprofessional ideas exchange.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,340 · 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'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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetInterprofessional Education and CollaborationTravaux en français237 207