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Enregistrement W3155998765 · doi:10.2196/21586

Designing an App to Overcome Language Barriers in the Delivery of Emergency Medical Services: Participatory Development Process

2021· article· en· W3155998765 sur OpenAlexvenueno aff
Eva Maria Noack, J. Schulze, Frank Müller

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesamt für LandwirtschaftBundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
Mots-clésProcess (computing)ConversationLanguage barrierUSableComputer scienceParticipatory designHealth careCitizen journalismMedicineWorld Wide WebPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In emergencies, language barriers may have dangerous consequences for the patients. There have been some technical approaches to overcome language barriers in medical care but not yet in the prehospital emergency care setting. The use of digital technologies in health care is expanding rapidly. Involving end users at all stages of the development process may help to ensure such technologies are usable and can be implemented. OBJECTIVE: We aimed to develop a digital communication tool that addresses paramedic needs in the specific circumstances of prehospital emergency care and helps paramedics to overcome language barriers when providing care to foreign-language patients. METHODS: We actively engaged paramedics and software designers in an action-oriented, participatory, iterative development process, which included field observations, workshops, background conversations, questionnaires on rescue missions, studying the literature, and preliminary testing in the field. RESULTS: With input from paramedics, we created an app with 600 fixed phrases supporting 18 languages. The app includes medical history-taking questions, phrases asking for consent, and phrases providing specific additional information. Children as patients, as well as their carers and other third parties, can be addressed with appropriate wording. All phrases can be played back audibly or displayed as text. The comprehensive content is grouped into categories and adapted to diverse scenarios, which makes the tool rapidly usable. The app includes a function to document patient responses and the conversation history. For evaluation in a clinical study, the app is run on a smartphone with extra speakers to be of use in noisy environments. The use of prototypes proved valuable to verify that the content, structure, and functions discussed in theory were of value and genuinely needed in practice and that the various device control elements were intuitive. CONCLUSIONS: The nature of the paramedic work environment places specific demands on the communication options used and need for such devices. The active involvement of paramedics in the development process allowed us to understand and subsequently consider their experience-based knowledge. Software designers could understand the paramedics' work environment and consider respective needs in the menu navigation and design principles of the app. We argue that the development of any medical software product should actively involve both end users and developers in all phases of the development process. Providing the users with the opportunity to influence technology development ensures that the result is closer to their needs, which can be seen as crucial for successful implementation and sustainable use. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00016719; https://www.drks.de/drks_web/navigate.do?navigationId=trial.HTML&TRIAL_ID=DRKS00016719. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s12913-020-05098-5.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,280

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,358 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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