Evaluating Online Consumer Medication Information Systems: Comparative Online Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication is the most common intervention in health care, and the number of online consumer information systems within the pharmaceutical sector is increasing. However, online consumer information systems can be a barrier for users, imposing information asymmetries between stakeholders. OBJECTIVE: The objective of this study was to quantify and compare the usability of an online consumer medication information system (OCMIS) against a reference implementation based on an interoperable information model for patients, physicians, and pharmacists. METHODS: Quantitative and qualitative data were acquired from patients, physicians, and pharmacists in this online usability study. We administered 3 use cases and a post hoc questionnaire per user. Quantitative usability data including effectiveness (task success), efficiency (task time), and user satisfaction (system usability scale [SUS]) was complemented by qualitative and demographic data. Users evaluated 6 existing systems and 1 reference implementation of an OCMIS. RESULTS: A total of 137 patients, 81 physicians, and 68 pharmacists participated in this study. Task success varied from 84% to 92% in patients, 66% to 100% in physicians, and 50% to 91% in pharmacists. Task completion time decreased over the course of the study for all but 2 OCMIS within the patient group. Due to an assumed nonnormal distribution of SUS scores, within-group comparison was done using the Kruskal-Wallis test. Patients showed differences in SUS scores (P=.02) and task time (P=.03), while physicians did not have significant differences in SUS scores (P=.83) and task time (P=.72). For pharmacists, a significant difference in SUS scores (P<.001) and task time (P=.007) was detected. CONCLUSIONS: The vendor-neutral reference implementation based on an interoperable information model was proven to be a promising approach that was not inferior to existing solutions for patients and physicians. For pharmacists, it exceeded user satisfaction scores compared to other OCMIS. This data-driven approach based on an interoperable information model enables the development of more user-tailored features to increase usability. This fosters data democratization and empowers stakeholders within the pharmaceutical sector.
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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 | 0,020 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».