Design and development of the BD Odon Device <sup>TM</sup> : a human factors evaluation process
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To (1) determine how intended users interact with and use the BD Odon Device in simulation, (2) use these findings to alter progressively the design of the BD Odon Device and (3) validate that these changes have improved the ability of practitioners to use the BD Odon Device. DESIGN: Human factors evaluation study. SETTING: Simulation suite designed to mimic delivery room. POPULATION OR SAMPLE: Three hundred and ninety simulated operative births, performed by 100 practising clinicians. METHODS: Simulated operative vaginal births performed using the BD Odon Device and the device Instructions for use were subjected to three formative human factors evaluations and one human factors validation test. Following each evaluation, findings were reviewed and the design of the BD Odon Device and Instructions for use were modified. MAIN OUTCOME MEASURES: Successful performance of an operative vaginal birth using the BD Odon Device in accordance with provided training and Instructions for use. RESULTS: Using version two of the BD Odon Device, and following exposure to face-to-face training and written instructions, 25% of accouchers were able successfully to perform a simulated operative vaginal birth. In the final evaluation, following device design and training material alterations, all accouchers were able successfully to perform a simulated operative vaginal birth using version four of the BD Odon Device. CONCLUSIONS: Human factors evaluations have enabled a multi-professional device and training materials design team to alter the design of the BD Odon Device and the Instructions for use in an evidence-based fashion. This process has resulted in a device which has a predictable and likely safe pattern of use. TWEETABLE ABSTRACT: Human Factors evaluations help make the BD Odon Device safe and usable for clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».