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Enregistrement W3110077903 · doi:10.2196/16491

Augmenting Critical Care Patient Monitoring Using Wearable Technology: Review of Usability and Human Factors

2020· review· en· W3110077903 sur OpenAlexvenueno aff
Evismar Andrade, Leo R. Quinlan, Richard Harte, Dara Byrne, Enda Fallon, Martina Kelly, Siobhán Casey, Frank Kirrane, Paul O’Connor, Denis O’Hora, Michael Scully, John G. Laffey, Patrick Pladys, Alain Beuchée, Gearóid ÓLaighin

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésUsabilityWearable computerWearable technologySmartwatchHealth careHuman–computer interactionComputer sciencePatient safetyVital signsMedicineEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Continuous monitoring of the vital signs of critical care patients is an essential component of critical care medicine. For this task, clinicians use a patient monitor (PM), which conveys patient vital sign data through a screen and an auditory alarm system. Some limitations with PMs have been identified in the literature, such as the need for visual contact with the PM screen, which could result in reduced focus on the patient in specific scenarios, and the amount of noise generated by the PM alarm system. With the advancement of material science and electronic technology, wearable devices have emerged as a potential solution for these problems. This review presents the findings of several studies that focused on the usability and human factors of wearable devices designed for use in critical care patient monitoring. OBJECTIVE: The aim of this study is to review the current state of the art in wearable devices intended for use by clinicians to monitor vital signs of critical care patients in hospital settings, with a focus on the usability and human factors of the devices. METHODS: A comprehensive literature search of relevant databases was conducted, and 20 studies were identified and critically reviewed by the authors. RESULTS: We identified 3 types of wearable devices: tactile, head-mounted, and smartwatch displays. In most cases, these devices were intended for use by anesthesiologists, but nurses and surgeons were also identified as potentially important users of wearable technology in critical care medicine. Although the studies investigating tactile displays revealed their potential to improve clinical monitoring, usability problems related to comfort need to be overcome before they can be considered suitable for use in clinical practice. Only a few studies investigated the usability and human factors of tactile displays by conducting user testing involving critical care professionals. The studies of head-mounted displays (HMDs) revealed that these devices could be useful in critical care medicine, particularly from an ergonomics point of view. By reducing the amount of time the user spends averting their gaze from the patient to a separate screen, HMDs enable clinicians to improve their patient focus and reduce the potential of repetitive strain injury. CONCLUSIONS: Researchers and designers of new wearable devices for use in critical care medicine should strive to achieve not only enhanced performance but also enhanced user experience for their users, especially in terms of comfort and ease of use. These aspects of wearable displays must be extensively tested with the intended end users in a setting that properly reflects the intended context of use before their adoption can be considered in clinical settings.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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