Are We There Yet? Human Factors Knowledge and Health Information Technology – the Challenges of Implementation and Impact
Notice bibliographique
Résumé
Summary Objective: To review the developments in human factors (HF) research on the challenges of health information technology (HIT) implementation and impact given the continuing incidence of usability problems and unintended consequences from HIT development and use. Methods: A search of PubMed/Medline and Web of Science® identified HF research published in 2015 and 2016. Electronic health records (EHRs) and patient-centred HIT emerged as significant foci of recent HF research. The authors selected prominent papers highlighting ongoing HF and usability challenges in these areas. This selective rather than systematic review of recent HF research highlights these key challenges and reflects on their implications on the future impact of HF research on HIT. Results: Research provides evidence of continued poor design, implementation, and usability of HIT, as well as technology-induced errors and unintended consequences. The paper highlights support for: (i) strengthening the evidence base on the benefits of HF approaches; (ii) improving knowledge translation in the implementation of HF approaches during HIT design, implementation, and evaluation; (iii) increasing transparency, governance, and enforcement of HF best practices at all stages of the HIT system development life cycle. Discussion and Conclusion: HF and usability approaches are yet to become embedded as integral components of HIT development, implementation, and impact assessment. As HIT becomes ever-more pervasive including with patients as end-users, there is a need to expand our conceptualisation of the problems to be addressed and the suite of tactics and strategies to be used to calibrate our pro-active involvement in its improvement.
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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 | 0,137 | 0,282 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,019 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».