Electronic Co-design (ECO-design) Workshop for Increasing Clinician Participation in the Design of Health Services Interventions: Participatory Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Participation from clinician stakeholders can improve the design and implementation of health care interventions. Participatory design methods, especially co-design methods, comprise stakeholder-led design activities that are time-consuming. Competing work demands and increasing workloads make clinicians' commitments to typical participatory methods even harder. The COVID-19 pandemic further exacerbated barriers to clinician participation in such interventions. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore a web-based participatory design approach to conduct economical, electronic co-design (ECO-design) workshops with primary care clinicians. METHODS: We adapted traditional in-person co-design workshops to web-based delivery and adapted co-design workshop series to fit within a single 1-hour session. We applied the ECO-design workshop approach to codevelop feedback interventions regarding abnormal test result follow-up in primary care. We conducted ECO-design workshops with primary care clinicians at a medical center in Southern Texas, using videoconferencing software. Each workshop focused on one of three types of feedback interventions: conversation guide, email template, and dashboard prototype. We paired electronic materials and software features to facilitate participant interactions, prototyping, and data collection. The workshop protocol included four main activities: problem identification, solution generation, prototyping, and debriefing. Two facilitators were assigned to each workshop and one researcher resolved technical problems. After the workshops, our research team met to debrief and evaluate workshops. RESULTS: A total of 28 primary care clinicians participated in our ECO-design workshops. We completed 4 parallel workshops, each with 5-10 participants. We conducted traditional analyses and generated a clinician persona (ie, representative description) and user interface prototypes. We also formulated recommendations for future ECO-design workshop recruitment, technology, facilitation, and data collection. Overall, our adapted workshops successfully enabled primary care clinicians to participate without increasing their workload, even during a pandemic. CONCLUSIONS: ECO-design workshops are viable, economical alternatives to traditional approaches. This approach fills a need for efficient methods to involve busy clinicians in the design of health care interventions.
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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 | 0,092 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».