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Enregistrement W3200048081 · doi:10.2196/31214

Stakeholder Perspectives on an Inpatient Hypoglycemia Informatics Alert: Mixed Methods Study

2021· article· en· W3200048081 sur OpenAlexvenueno aff
Nestoras Mathioudakis, Moeen Aboabdo, Mohammed S. Abusamaan, Christina T. Yuan, LaPricia Lewis Boyer, Scott J. Pilla, Erica Johnson, Sanjay V. Desai, Amy M. Knight, Peter S. Greene, Sherita Hill Golden

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésFocus groupPatient safetyThematic analysisMedicineHealth informaticsStakeholderMedical emergencyInformaticsHealth careHypoglycemiaHealth informatics toolsNursingQualitative researchBusinessPublic healthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Iatrogenic hypoglycemia is a common occurrence among hospitalized patients and is associated with poor clinical outcomes and increased mortality. Clinical decision support systems can be used to reduce the incidence of this potentially avoidable adverse event. OBJECTIVE: This study aims to determine the desired features and functionality of a real-time informatics alert to prevent iatrogenic hypoglycemia in a hospital setting. METHODS: Using the Agency for Healthcare Research and Quality Five Rights of Effective Clinical Decision Support Framework, we conducted a mixed methods study using an electronic survey and focus group sessions of hospital-based providers. The goal was to elicit stakeholder input to inform the future development of a real-time informatics alert to target iatrogenic hypoglycemia. In addition to perceptions about the importance of the problem and existing barriers, we sought input regarding the content, format, channel, timing, and recipient for the alert (ie, the Five Rights). Thematic analysis of focus group sessions was conducted using deductive and inductive approaches. RESULTS: A 21-item electronic survey was completed by 102 inpatient-based providers, followed by 2 focus group sessions (6 providers per session). Respondents universally agreed or strongly agreed that inpatient iatrogenic hypoglycemia is an important problem that can be addressed with an informatics alert. Stakeholders expressed a preference for an alert that is nonintrusive, accurate, communicated in near real time to the ordering provider, and provides actionable treatment recommendations. Several electronic medical record tools, including alert indicators in the patient header, glucose management report, and laboratory results section, were deemed acceptable formats for consideration. Concerns regarding alert fatigue were prevalent among both survey respondents and focus group participants. CONCLUSIONS: The design preferences identified in this study will provide the framework needed for an informatics team to develop a prototype alert for pilot testing and evaluation. This alert will help meet the needs of hospital-based clinicians caring for patients with diabetes who are at a high risk of treatment-related hypoglycemia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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