MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2950052436 · doi:10.3389/fneur.2019.00694

Testing the Usability of a Software for Geospatial and Transport Modeling in Acute Stroke Service Planning

2019· article· en· W2950052436 sur OpenAlexaffabout
Jessalyn K. Holodinsky, Michael J. Francis, Mayank Goyal, Michael D. Hill, Noreen Kamal

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensDalhousie UniversityHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityInterpretabilityGeospatial analysisThematic analysisComputer scienceVisualizationSoftwareMedical emergencyMedicineThematic mapHuman–computer interactionArtificial intelligenceQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Geographic visualizations have been used to understand disease since the 19th century. We developed a software that creates simple visualizations which can be used as a decision support tool for prehospital acute stroke transportation planning. In this study, we test the usability of this software to improve user experience and assess the interpretability of the visualizations it produces as it relates to planning and optimizing stroke systems of care. Materials and Methods: Healthcare practitioners and administrators working within the acute stroke system in Alberta, Canada were invited to participate. Participants were randomized to either the geographic visualization or 2-D temporospatial diagrams. Using a standardized script participants were asked to complete tasks and interpret the visualizations produced by the software. The computer screen and audio were recorded. Recordings were transcribed verbatim and analyzed using inductive thematic analyses. The number of errors made and time to task completion were also analyzed. Results: 18 participants (8 physicians, 5 healthcare administrators, 3 paramedics, and 2 nurses) were enrolled. Mean age was 41.22 years (SD: 10.55) and 8 participants were female. It took users a mean of 1.59 minutes (SD: 0.71) to complete all 10 tasks for the geographic visualizations and a mean of 1.08 minutes (SD: 0.33) to complete all 15 tasks for the 2-D temporospatial diagrams. Map users made a median of 2 errors (IQR: 4), 2-D temporospatial diagram users also made a median of 2 errors (IQR: 1.5). All but one map user correctly interpreted all maps, only three of the eight 2-D temporospatial diagram correctly interpreted all diagrams. In the qualitative analysis three common themes were identified: comments on the user interface, comments on the visualization tool(s), and suggestions for improvement. Most study participants mentioned that the software would be useful in their work. Conclusions: Healthcare professional from several different aspects of stroke care see geographic visualizations in transport decision making to be a useful tool. The software demonstrated high usability. However, several suggestions were made to improve user experience as well as additional features which could be developed and become the subject of future studies.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in NeurologyMême sujetAcute Ischemic Stroke ManagementTravaux en français237 207