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Enregistrement W4205492255 · doi:10.2196/29019

Barriers to and Facilitators for Acceptance of Comprehensive Clinical Decision Support System–Driven Care Maps for Patients With Thoracic Trauma: Interview Study Among Health Care Providers and Nurses

2021· article· en· W4205492255 sur OpenAlexvenueno aff
Emma Jones, Alyssa Banks, Genevieve B. Melton, Carolyn M. Porta, Christopher J. Tignanelli

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Center for Advancing Translational SciencesAgency for Healthcare Research and QualityUniversity of Minnesota
Mots-clésUsabilityClinical decision support systemHealth careDecision support systemNursingClinical decision makingMedicinePsychologyMedical emergencyFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Comprehensive clinical decision support (CDS) care maps can improve the delivery of care and clinical outcomes. However, they are frequently plagued by usability problems and poor user acceptance. OBJECTIVE: This study aims to characterize factors influencing successful design and use of comprehensive CDS care maps and identify themes associated with end-user acceptance of a thoracic trauma CDS care map earlier in the process than has traditionally been done. This was a planned adaptive redesign stage of a User Acceptance and System Adaptation Design development and implementation strategy for a CDS care map. This stage was based on a previously developed prototype CDS care map guided by the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. METHODS: A total of 22 multidisciplinary end users (physicians, advanced practice providers, and nurses) were identified and recruited using snowball sampling. Qualitative interviews were conducted, audio-recorded, and transcribed verbatim. Generation of prespecified codes and the interview guide was informed by the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology constructs and investigative team experience. Interviews were blinded and double-coded. Thematic analysis of interview scripts was conducted and yielded descriptive themes about factors influencing the construction and potential use of an acceptable CDS care map. RESULTS: A total of eight dominant themes were identified: alert fatigue (theme 1), automation (theme 2), redundancy (theme 3), minimalistic design (theme 4), evidence based (theme 5), prevent errors (theme 6), comprehensive across the spectrum of disease (theme 7), and malleability (theme 8). Themes 1 to 4 addressed factors directly affecting end users, and themes 5 to 8 addressed factors affecting patient outcomes. More experienced providers prioritized a system that is easy to use. Nurses prioritized a system that incorporated evidence into decision support. Clinicians across specialties, roles, and ages agreed that the amount of extra work generated should be minimal and that the system should help them administer optimal care efficiently. CONCLUSIONS: End user feedback reinforces attention toward factors that improve the acceptance and use of a CDS care map for patients with thoracic trauma. Common themes focused on system complexity, the ability of the system to fit different populations and settings, and optimal care provision. Identifying these factors early in the development and implementation process may facilitate user-centered design and improve adoption.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,404 · 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.

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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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