Attitudes of Patients and Health Professionals Regarding Screening Algorithms: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As a preamble to an attempt to develop a tool that can aid health professionals at hospitals in identifying whether the patient may have an alcohol abuse problem, this study investigates opinions and attitudes among both health professionals and patients about using patient data from electronic health records (EHRs) in an algorithm screening for alcohol problems. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the attitudes and opinions of patients and health professionals at hospitals regarding the use of previously collected data in developing and implementing an algorithmic helping tool in EHR for screening inexpedient alcohol habits; in addition, the study aims to analyze how patients would feel about asking and being asked about alcohol by staff, based on a notification in the EHR from such a tool. METHODS: Using semistructured interviews, we interviewed 9 health professionals and 5 patients to explore their opinions and attitudes about an algorithm-based helping tool and about asking and being asked about alcohol usage when being given a reminder from this type of tool. The data were analyzed using an ad hoc method consistent with a close reading and meaning condensing. RESULTS: The health professionals were both positive and negative about a helping tool grounded in algorithms. They were optimistic about the potential of such a tool to save some time by providing a quick overview if it was easy to use but, on the negative side, noted that this type of helping tool might take away the professionals' instinct. The patients were overall positive about the helping tool, stating that they would find this tool beneficial for preventive care. Some of the patients expressed concerns that the information provided by the tool could be misused. CONCLUSIONS: When developing and implementing an algorithmic helping tool, the following aspects should be considered: (1) making the helping tool as transparent in its recommendations as possible, avoiding black boxing, and ensuring room for professional discretion in clinical decision making; and (2) including and taking into account the attitudes and opinions of patients and health professionals in the design and development process of such an algorithmic helping tool.
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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».