Clinician user involvement in the real world: Designing an electronic tool to improve interprofessional communication and collaboration in a hospital setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: User involvement is vital to the success of health information technology implementation. However, involving clinician users effectively and meaningfully in complex healthcare organizations remains challenging. The objective of this paper is to share our real-world experience of applying a variety of user involvement methods in the design and implementation of a clinical communication and collaboration platform aimed at facilitating care of complex hospitalized patients by an interprofessional team of clinicians. METHODS: We designed and implemented an electronic clinical communication and collaboration platform in a large community teaching hospital. The design team consisted of both technical and healthcare professionals. Agile software development methodology was used to facilitate rapid iterative design and user input. We involved clinician users at all stages of the development lifecycle using a variety of user-centered, user co-design, and participatory design methods. RESULTS: Thirty-six software releases were delivered over 24 months. User involvement has resulted in improvement in user interface design, identification of software defects, creation of new modules that facilitated workflow, and identification of necessary changes to the scope of the project early on. CONCLUSION: A variety of user involvement methods were complementary and benefited the design and implementation of a complex health IT solution. Combining these methods with agile software development methodology can turn designs into functioning clinical system to support iterative 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 | 0,035 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».