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Enregistrement W3121109719 · doi:10.1192/bjo.2020.127

Using a simulation centre to evaluate preliminary acceptability and impact of an artificial intelligence-powered clinical decision support system for depression treatment on the physician–patient interaction

2021· article· en· W3121109719 sur OpenAlex
David Benrimoh, Myriam Tanguay-Sela, Kelly Perlman, Sonia Israel, Joseph Mehltretter, Caitrin Armstrong, Robert Fratila, Sagar V. Parikh, Jordan F. Karp, Katherine Heller, Ipsit V. Vahia, Daniel M. Blumberger, Sherif Karama, Simone N. Vigod, Gail Myhr, Ruben Martins, Colleen Rollins, Christina Popescu, Eryn Lundrigan, Emily Snook, Marina Wakid, Jerome D. Williams, Ghassen Soufi, Tamara Pérez, Jingla-Fri Tunteng, Katherine Rosenfeld, Marc Miresco, Gustavo Turecki, Liliana Gómez Cardona, Outi Mantere, Howard C. Margolese

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill University Health CentreMontreal Neurological Institute and HospitalDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentMcGill University
Mots-clésUsabilityDepression (economics)Clinical decision support systemMedicineMental healthDecision support systemPsychologyPsychiatryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recently, artificial intelligence-powered devices have been put forward as potentially powerful tools for the improvement of mental healthcare. An important question is how these devices impact the physician-patient interaction. AIMS: Aifred is an artificial intelligence-powered clinical decision support system (CDSS) for the treatment of major depression. Here, we explore the use of a simulation centre environment in evaluating the usability of Aifred, particularly its impact on the physician-patient interaction. METHOD: Twenty psychiatry and family medicine attending staff and residents were recruited to complete a 2.5-h study at a clinical interaction simulation centre with standardised patients. Each physician had the option of using the CDSS to inform their treatment choice in three 10-min clinical scenarios with standardised patients portraying mild, moderate and severe episodes of major depression. Feasibility and acceptability data were collected through self-report questionnaires, scenario observations, interviews and standardised patient feedback. RESULTS: All 20 participants completed the study. Initial results indicate that the tool was acceptable to clinicians and feasible for use during clinical encounters. Clinicians indicated a willingness to use the tool in real clinical practice, a significant degree of trust in the system's predictions to assist with treatment selection, and reported that the tool helped increase patient understanding of and trust in treatment. The simulation environment allowed for the evaluation of the tool's impact on the physician-patient interaction. CONCLUSIONS: The simulation centre allowed for direct observations of clinician use and impact of the tool on the clinician-patient interaction before clinical studies. It may therefore offer a useful and important environment in the early testing of new technological tools. The present results will inform further tool development and clinician training materials.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,336
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,255 · 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