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Enregistrement W4210885875 · doi:10.2196/34735

Co-design of an Electronic Dashboard to Support the Coproduction of Care in Pediatric Rheumatic Disease: Human-Centered Design and Usability Testing

2022· article· en· W4210885875 sur OpenAlexvenueno aff
Alysha J. Taxter, Lisa Johnson, Doreen Tabussi, Yukiko Kimura, Brittany Donaldson, Erica Lawson, Vincent Del Gaizo, Daniela Vitelli, Corinne Pinter, Aricca D. Van Citters, Eugene C. Nelson, Tzielan Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArthritis Foundation
Mots-clésDashboardMedicineCoproductionUsabilityGeneral partnershipWorkflowNursingMedical educationComputer sciencePublic relationsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coproduction of care involves patients and families partnering with their clinicians and care teams, with the premise that each brings their own perspective, knowledge, and expertise, as well as their own values, goals, and preferences, to the partnership. Dashboards can display meaningful patient and clinical data to assess how a patient is doing and inform shared decision-making. Increasing communication between patients and care teams is particularly important for children with chronic conditions. Juvenile idiopathic arthritis (JIA), the most common chronic pediatric rheumatic condition, is associated with increased pain, decreased function, and decreased quality of life. OBJECTIVE: The aim of this study is to design a dashboard prototype for use in coproducing care in patients with JIA. We evaluated the use and needs of end users, obtained a consensus on the necessary dashboard data elements, and constructed display prototypes to inform meaningful discussions for coproduction. METHODS: A human-centered design approach involving parents, patients, clinicians, and care team members was used to develop a dashboard to support the coproduction of care in 4 ambulatory pediatric rheumatology clinics. We engaged a multidisciplinary team (n=18) of patients, parents, clinicians, nurses, and staff during an in-person kick-off meeting followed by biweekly meetings. We also leveraged advisory panels. Teams mapped workflows and patient journeys, created personas, and developed dashboard sketches. The final dashboard components were determined via Delphi consensus voting. Low-tech dashboard testing was completed during clinic visits, and visual display prototypes were iterated by using the Plan-Do-Study-Act methodology. Patients and clinicians were surveyed regarding their experiences. RESULTS: Teams achieved consensus on what data mattered most at the point of care to support patients with JIA, families, and clinicians collaborating to make the best possible health care decisions. Notable themes included the right data in the right place at the right time, data in once for multiple purposes, patient and family self-management components, and the opportunity for education and increased transparency. A final set of 11 dashboard data elements was identified, including patient-reported outcomes, clinical data, and medications. Important design considerations featured the incorporation of real-time data, clearly labeled graphs, and vertical orientation to facilitate review and discussion. Prototype paper-testing with 36 patients and families yielded positive feedback, with 89% (8/9) to 100% (9/9) of parents (n=9) and 80% (8/10) to 90% (9/10) of clinicians (n=10) strongly agreeing or agreeing that the dashboard was useful during clinic discussions, helped to talk about what mattered most, and informed health care decision-making. CONCLUSIONS: We developed a dashboard prototype that displays patient-reported and clinical data over time, along with medications that can be used during a clinic visit to support meaningful conversations and shared decision-making among patients with JIA, their families, and their clinicians and care teams.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,411
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,084 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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