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Enregistrement W3192937187 · doi:10.2196/25568

Optimizing e-Consultations to Adolescent Medicine Specialists: Qualitative Synthesis of Feedback From User-Centered Design

2021· article· en· W3192937187 sur OpenAlexvenueno aff
Jacquelin Rankine, Deepika Yeramosu, Loreta Matheo, Gina M. Sequeira, Elizabeth Miller, Kristin N. Ray

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésSpecialtyUsabilityAdolescent medicineMedicineFamily medicineMEDLINEMedical educationPrimary careCognitive reframingPsychologyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: e-Consultations between primary care physicians and specialists are a valuable means of improving access to specialty care. Adolescents and young adults (AYAs) face unique challenges in accessing limited adolescent medicine specialty care resources, which contributes to delayed or forgone care. e-Consultations between general pediatricians and adolescent medicine specialists may alleviate these barriers to care. However, the optimal application of this model in adolescent medicine requires careful attention to the nuances of AYA care. OBJECTIVE: This study aims to qualitatively analyze feedback obtained during the iterative development of an e-consultation system for communication between general pediatricians and adolescent medicine specialists tailored to the specific health care needs of AYAs. METHODS: We conducted an iterative user-centered design and evaluation process in two phases. In the first phase, we created a static e-consultation prototype and storyboards and evaluated them with target users (general pediatricians and adolescent medicine specialists). In the second phase, we incorporated feedback to develop a functional prototype within the electronic health record and again evaluated this with general pediatricians and adolescent medicine specialists. In each phase, general pediatricians and adolescent medicine specialists provided think-aloud feedback during the use of the prototypes and semistructured exit interviews, which was qualitatively analyzed to identify perspectives related to the usefulness and usability of the e-consultation system. RESULTS: Both general pediatricians (n=12) and adolescent medicine specialists (n=12) perceived the usefulness of e-consultations for AYA patients, with more varied perceptions of potential usefulness for generalist and adolescent medicine clinicians. General pediatricians and adolescent medicine specialists discussed ways to maximize the usability of e-consultations for AYAs, primarily by improving efficiency (eg, reducing documentation, emphasizing critical information, using autopopulated data fields, and balancing specificity and efficiency through text prompts) and reducing the potential for errors (eg, prompting a review of autopopulated data fields, requiring physician contact information, and prompting explicit discussion of patient communication and confidentiality expectations). Through iterative design, patient history documentation was streamlined, whereas documentation of communication and confidentiality expectations were enhanced. CONCLUSIONS: Through an iterative user-centered design process, we identified user perspectives to guide the refinement of an e-consultation system based on general pediatrician and adolescent medicine specialist feedback on usefulness and usability related to the care of AYAs. Qualitative analysis of this feedback revealed both opportunities and risks related to confidentiality, communication, and the use of tailored documentation prompts that should be considered in the development and use of e-consultations with AYAs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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