Anesthesiology Control Tower—Feasibility Assessment to Support Translation (ACTFAST): Mixed-Methods Study of a Novel Telemedicine-Based Support System for the Operating Room
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite efforts to improve patient outcomes, major morbidity and mortality remain common after surgery. Health information technologies that provide decision support for clinicians might improve perioperative and postoperative patient care. Evaluating the usability of these technologies and barriers to their implementation can facilitate their acceptance within health systems. OBJECTIVE: This manuscript describes usability testing and refinement of an innovative telemedicine-based clinical support system, the Anesthesiology Control Tower (ACT). It also reports stakeholders' perceptions of the barriers and facilitators to implementation of the intervention. METHODS: Three phases of testing were conducted in an iterative manner. Phase 1 testing employed a think-aloud protocol analysis to identify surface-level usability problems with individual software components of the ACT and its structure. Phase 2 testing involved an extended qualitative and quantitative real-world usability analysis. Phase 3 sought to identify major barriers and facilitators to implementation of the ACT through semistructured interviews with key stakeholders. RESULTS: Phase 1 and phase 2 usability testing sessions identified numerous usability problems with the software components of the ACT. The ACT platform was revised in seven iterations in response to these usability concerns. Initial satisfaction with the ACT, as measured by standardized instruments, was below commonly accepted cutoffs for these measures. Satisfaction improved to acceptable levels over the course of revision and testing. A number of barriers to implementation were also identified and addressed during the refinement of the ACT intervention. CONCLUSIONS: The ACT model can improve the standard of perioperative anesthesia care. Through our thorough and iterative usability testing process and stakeholder assessment of barriers and facilitators, we enhanced the acceptability of this novel technology and improved our ability to implement this innovation into routine practice. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s40814-018-0233-4.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».