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Enregistrement W2884173422 · doi:10.2196/11131

Simulated Clinical Encounters Using Patient-Operated mHealth: Experimental Study to Investigate Patient-Provider Communication

2018· article· en· W2884173422 sur OpenAlexvenueno aff
Harry D. Tunnell, Anthony Faiola, Davide Bolchini, Rebecca J. Bartlett Ellis

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisDescriptive statisticsmHealthHealth careApplied psychologyPsychologyPerceptionQualitative researchNursingMedicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study investigates patient-centered mobile health (mHealth) technology in terms of the secondary user experience (UX). Specifically, it examines how personal mobile technology, under patient control, can be used to improve patient-provider communication about the patient's health care during their first visit to a provider. Common ground, a theory about language use, is used as the theoretical basis to examine interactions. A novel concept of this study is that it is one of the first empirical studies to explore the relative meaningfulness of a secondary UX for specific health care tasks. OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate the extent that patient-operated mHealth technology can be designed to improve the communication between the patient and provider during an initial face-to-face encounter. METHODS: The experimental study was conducted in 2 large Midwestern cities from February 2016 to May 2016. A custom-designed smartphone app prototype was used as the study treatment. The experimental design was posttest-only control group and included video-recorded simulated face-to-face clinical encounters in which an actor role-played a patient. Experienced clinicians consisting of doctors (n=4) and nurses (n=8) were the study participants. A thematic analysis of qualitative data was performed. Quantitative data collected from time on task measurements were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Three themes that represent how grounding manifested during the encounter, what it meant for communication during the encounter, and how it influenced the provider's perception of the patient emerged from the qualitative analysis. The descriptive statistics were important for inferring evidence of efficiency and effectiveness of communication for providers. Overall, encounter and task times averaged slightly faster in almost every instance for the treatment group than that in the control group. Common ground clearly was better in the treatment group, indicating that the idea of designing for the secondary UX to improve provider outcomes has merit. CONCLUSIONS: Combining the notions of common ground, human-computer interaction design, and smartphone technology resulted in a prototype that improved the efficiency and effectiveness of face-to-face collaboration for secondary users. The experimental study is one of the first studies to demonstrate that an investment in the secondary UX for high payoff tasks has value but that not all secondary UXs are meaningful for design. This observation is useful for prioritizing how resources should be applied when considering the secondary UX.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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