Home blood pressure data visualization for the management of hypertension: using human factors and design principles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home blood pressure measurements have equal or even greater predictive value than clinic blood pressure measurements regarding cardiovascular outcomes. With advances in home blood pressure monitors, we face an imminent flood of home measurements, but current electronic health record systems lack the functionality to allow us to use this data to its fullest. We designed a data visualization display for blood pressure measurements to be used for shared decision making around hypertension. METHODS: We used an iterative, rapid-prototyping, user-centred design approach to determine the most appropriate designs for this data display. We relied on visual cognition and human factors principles when designing our display. Feedback was provided by expert members of our multidisciplinary research team and through a series of end-user focus groups, comprised of either hypertensive patients or their healthcare providers required from eight academic, community-based practices in the Midwest of the United States. RESULTS: A total of 40 participants were recruited to participate in patient (N = 16) and provider (N = 24) focus groups. We describe the conceptualization and development of data display for shared decision making around hypertension. We designed and received feedback from both patients and healthcare providers on a number of design elements that were reported to be helpful in understanding blood pressure measurements. CONCLUSIONS: We developed a data display for substantial amounts of blood pressure measurements that is both simple to understand for patients, but powerful enough to inform clinical decision making. The display used a line graph format for ease of understanding, a LOWESS function for smoothing data to reduce the weight users placed on outlier measurements, colored goal range bands to allow users to quickly determine if measurements were in range, a medication timeline to help link recorded blood pressure measurements with the medications a patient was taking. A data display such as this, specifically designed to encourage shared decision making between hypertensive patients and their healthcare providers, could help us overcome the clinical inertia that often results in a lack of treatment intensification, leading to better care for the 35 million Americans with uncontrolled hypertension.
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 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 | 0,028 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».