Tablet-Based Patient-Centered Decision Support for Minor Head Injury in the Emergency Department: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Concussion or Brain Bleed app is a clinician- and patient-facing electronic tool to guide decisions about head computed tomography (CT) use in patients presenting to the emergency department (ED) with minor head injury. This app integrates a patient decision aid and clinical decision support (using the Canadian CT Head Rule, CCHR) at the bedside on a tablet computer to promote conversations around individualized risk and patients' specific concerns within the ED context. OBJECTIVE: The objective of this study was to describe the use of the Concussion or Brain Bleed app in a high-volume ED and to establish preliminary efficacy estimates on patient experience, clinician experience, health care utilization, and patient safety. These data will guide the planning of a larger multicenter trial testing the effectiveness of the Concussion or Brain Bleed app. METHODS: We conducted a prospective pilot study of adult (age 18-65 years) patients presenting to the ED after minor head injury who were identified by participating clinicians as low risk by the CCHR. The primary outcome was patient knowledge regarding the injury, risks, and CT use. Secondary outcomes included patient satisfaction, decisional conflict, trust in physician, clinician acceptability, system usability, Net Promoter scores, head CT rate, and patient safety at 7 days. RESULTS: We enrolled 41 patients cared for by 29 different clinicians. Patient knowledge increased after the use of the app (questions correct out of 9: pre-encounter, 3.3 vs postencounter, 4.7; mean difference 1.4, 95% CI 0.8-2.0). Patients reported a mean of 11.7 (SD 13.5) on the Decisional Conflict Scale and 92.5 (SD 12.0) in the Trust in Physician Scale (both scales range from 0 to 100). Most patients were satisfied with the app's clarity of information (35, 85%), helpfulness of information (36, 88%), and amount of information (36, 88%). In the 41 encounters, most clinicians thought the information was somewhat or extremely helpful to the patient (35, 85%), would want to use something similar for other decisions (27, 66%), and would recommend the app to other providers (28, 68%). Clinicians reported a mean system usability score of 85.1 (SD 15; scale from 0 to 100 with 85 in the "excellent" acceptability range). The total Net Promoter Score was 36.6 (on a scale from -100 to 100). A total of 7 (17%) patients received a head CT in the ED. No patients had a missed clinically important brain injury at 7 days. CONCLUSIONS: An app to help patients assess the utility of CT imaging after head injury in the ED increased patient knowledge. Nearly all clinicians reported the app to be helpful to patients. The high degree of patient satisfaction, clinician acceptability, and system usability support rigorous testing of the app in a larger multicenter trial.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».