Using a Discrete Choice Conjoint Experiment to Engage Stakeholders in the Design of an Outpatient Children’s Health Center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To engage users in the design of a regional child and youth health center. BACKGROUND: The perspective of users should be an integral component of a patient-centered, evidence-based approach to the design of health facilities. METHODS: We conducted a discrete choice conjoint experiment (DCE), a method from marketing research and health economics, as a component of a strategy to engage users in the preconstruction planning process. A sample of 467 participants (290 staff and 177 clients or community stakeholders) completed the DCE. RESULTS: Latent class analysis identified three segments with different design preferences. A group we termed an enhanced design (57%) segment preferred a fully featured facility with personal contacts at the start of visits (in-person check-in, personal waiting room notification, volunteer-assisted wayfinding, and visible security), a family resource center with a health librarian, and an outdoor playground equipped with covered heated pathways. The self-guided design segment (11%), in contrast, preferred a design allowing a more independent use of the facility (e.g., self-check-in at computer kiosks, color-coded wayfinding, and a self-guided family resource center). Designs affording privacy and personal contact with staff were important to the private design segment (32%). The theme and decor of the building was less important than interactive features and personal contacts. CONCLUSION: A DCE allowed us to engage users in the planning process by estimating the value of individual design elements, identifying segments with differing views, informing decisions regarding design trade-offs, and simulating user response to design options.
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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 | 0,033 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».