Involvement of frontline clinicians in healthcare technology development: Lessons learned from a ventilator project
Notice bibliographique
Résumé
Co-development of healthcare technology with users helps produce user-friendly products, ensuring safe device usage and meeting patients' needs. For developers considering healthcare innovations, engaging user experience can reduce production time and cost while maximizing device application. The purpose of this paper is to report lessons learned from the development of a 3D printed origami ventilator prototype in response to the rise of ventilator demand due to the Coronavirus disease (COVID-19) pandemic. We conducted focus groups with frontline clinicians working in an Intensive Care Unit of a large urban hospital in Vancouver, British Columbia, Canada. In the interdisciplinary focus groups, we identified challenges, practical tips about product development, the human needs of technology, and cross-discipline peer learning. The focus group discussions provide useful insight into the technology development for complex clinical contexts. Based on our experiences, we articulate five practical tips for co-development of healthcare technology - AGILE: Analyse users' needs first, Gain insights into complex context, Involve users early and frequently, Lead with a prototype, and Educate and support. Through sharing the tips and lessons learned, we wish to emphasize the necessity of meaningful multi-disciplinary collaboration during healthcare technology development and promote the inclusion of frontline clinicians during these initiatives. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s12553-022-00655-w.
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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 | 0,032 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».