Performance of a Web-Based Reference Database With Natural Language Searching Capabilities: Usability Evaluation of DynaMed and Micromedex With Watson
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based point-of-care information (POCI) tools can facilitate patient safety and care by helping clinicians to answer disease state and drug information questions in less time and with less effort. However, these tools may also be visually challenging to navigate or lack the comprehensiveness needed to sufficiently address a medical issue. OBJECTIVE: This study aimed to collect clinicians' feedback and directly observe their use of the combined POCI tool DynaMed and Micromedex with Watson, now known as DynaMedex. EBSCO partnered with IBM Watson Health, now known as Merative, to develop the combined tool as a resource for clinicians. We aimed to identify areas for refinement based on participant feedback and examine participant perceptions to inform further development. METHODS: Participants (N=43) within varying clinical roles and specialties were recruited from Brigham and Women's Hospital and Massachusetts General Hospital in Boston, Massachusetts, United States, between August 10, 2021, and December 16, 2021, to take part in usability sessions aimed at evaluating the efficiency and effectiveness of, as well as satisfaction with, the DynaMed and Micromedex with Watson tool. Usability testing methods, including think aloud and observations of user behavior, were used to identify challenges regarding the combined tool. Data collection included measurements of time on task; task ease; satisfaction with the answer; posttest feedback on likes, dislikes, and perceived reliability of the tool; and interest in recommending the tool to a colleague. RESULTS: On a 7-point Likert scale, pharmacists rated ease (mean 5.98, SD 1.38) and satisfaction (mean 6.31, SD 1.34) with the combined POCI tool higher than the physicians, nurse practitioner, and physician's assistants (ease: mean 5.57, SD 1.64, and satisfaction: mean 5.82, SD 1.60). Pharmacists spent longer (mean 2 minutes, 26 seconds, SD 1 minute, 41 seconds) on average finding an answer to their question than the physicians, nurse practitioner, and physician's assistants (mean 1 minute, 40 seconds, SD 1 minute, 23 seconds). CONCLUSIONS: Overall, the tool performed well, but this usability evaluation identified multiple opportunities for improvement that would help inexperienced users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».