Teleconsultation Using Mobile Phones for Diagnosis and Acute Care of Burn Injuries Among Emergency Physicians: Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The referral process in acute care remains challenging in many areas including burn care. Mobile phone apps designed explicitly for medical referrals and consultations could streamline the referral process by using structured templates and integrating features specific to different specialties. However, as these apps are competing with commercial chat services, usability becomes a crucial factor for successful uptake. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the usability of a mobile phone app for remote consultations and referrals of burn injuries. METHODS: A total of 24 emergency doctors and 4 burns consultants were recruited for the study. A mixed-methods approach was used including a usability questionnaire and a think-aloud interview. Think-aloud sessions were video-recorded, and content analysis was undertaken with predefined codes relating to the following 3 themes: ease of use, usefulness of content, and technology-induced errors. RESULTS: The users perceived the app to be easy to use and useful, but some problems were identified. Issues relating to usability were associated with navigation, such as scrolling and zooming. Users also had problems in understanding the meaning of some icons and terminologies. Sometimes, some users felt limited by predefined options, and they wanted to be able to freely express their clinical findings. CONCLUSIONS: We found that users faced problems mainly with navigation when the app did not work in the same way as the other apps that were frequently used. Our study also resonates with previous findings that when using standardized templates, the systems should also allow the user to express their clinical findings in their own words.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».