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Enregistrement W2952924304 · doi:10.2196/14779

A Mobile-Based Patient-Centric Passive System for Guiding Patients Through the Hospital Workflow: Design and Development

2019· article· en· W2952924304 sur OpenAlexvenueno aff
Chalee Vorakulpipat, Ekkachan Rattanalerdnusorn, Soontorn Sirapaisan, Visut Savangsuk, Natsuda Kasisopha

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowMedical emergencyProcess (computing)MedicineComputer scienceOperations managementEngineeringDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A hospital is an unfamiliar place to patients because of its style, atmosphere, and procedures. These hospital characteristics cause patients to become confused about responding to protocols, which slows down the procedural flows. Some additional information technology infrastructure facilities and human resources may be needed to solve these problems. However, this solution needs high investment and cannot guarantee an accuracy of information sent to patients. To handle this limitation, EasyHos has been developed to help patients recognize their status (for example, "waiting for an appointment at 11am") during their stay in a hospital using all existing infrastructure and hospital data and without changing existing hospital's process. OBJECTIVE: The objective of this study was to provide a design of the EasyHos system and the case study in hospitals in Thailand. The design is usable and repeatable for small- and medium-sized hospitals where internet infrastructure is in place. METHODS: The EasyHos system has been designed based on existing infrastructure, hospital data and hospital processes. The main components include mobile devices, existing hospital data, wireless communication network. The EasyHos was deployed at 2 hospitals in Thailand, one small and the other with a medium size. The experimental process was focused on solving the problem of unfamiliarity in the hospital. The criteria and pretest conditions regarding the unexpected problem have been defined before the experiment. RESULTS: The results are presented in terms of criteria, pretest conditions, posttest conditions in the hospitals. The posttest conditions show the experimental results and impact of the system on users such as hospital nurses/staff and patients. For example, the questions from patients were reduced by 83.3% after using EasyHos system while nurses/hospital staff had 5 min more to do their routine work each day. In addition, another impact is that hospitals can create new information values from existing data, which now can be visible and valuable to patients. CONCLUSIONS: Hospitals' unexpected problems have been reduced by the EasyHos system. The EasyHos system has been developed with self-service and patient-centered concepts to assist patients with necessary information. The system makes interaction easier for nurses/hospital staff members and patients working or waiting in the hospital. The nurses/hospital staff members would have more time to do their routine works. Hospitals can easily set up the EasyHos system, which will have a low or nearly zero implementation cost.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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