Approaches to Demonstrating the Effectiveness and Impact of Usability Testing of Healthcare Information Technology
Notice bibliographique
Résumé
In recent years the usability of health information systems has come to the fore as a major issue, with many reported examples of problems with the usability of systems such as electronic health records and other health information technologies (HIT). In response a range of usability engineering methods have emerged to help in the design and evaluation of HIT. Many studies have shown the importance of usability testing methods that include full video recording of user interactions, such as the method known as low-cost rapid usability testing. However, such approaches have been considered by many as being too costly to carry out and some have argued that they may take too long to be used for practical input into improving applications and systems. In this paper we demonstrate several approaches we have taken for proving the cost-effectiveness and benefit of conducting principled usability testing. It is argued that such studies are needed to inform system design and evaluation and for proving to healthcare management the need for properly conducting such studies before releasing HIT.
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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 | 0,305 | 0,503 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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 ».