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Enregistrement W4361302181 · doi:10.2196/39383

Usability and Acceptability of Electronic Immunization Registry Data Entry Workflows From the Health Care Worker Perspective in Siaya, Kenya (Part 3): Pre-Post Study

2023· article· en· W4361302181 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Wittenauer, Samantha Dolan, Anne Njoroge, Penina Onyango, George Owiso, Peter Rabinowitz, Nancy Puttkammer

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésWorkflowUsabilityContext (archaeology)Health careMedicineNursingHealth facilityMedical educationFamily medicineComputer scienceHealth servicesEnvironmental healthPolitical scienceDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital health tools such as electronic immunization registries (EIRs) have the potential to improve patient care and alleviate the challenges that arise from the use of paper-based clinic records for reporting. To address some of these challenges, the Kenya Ministry of Health and the International Training and Education Center for Health Kenya implemented an EIR system in 161 immunizing clinics in Siaya County between 2018 and 2019. The successful implementation of digital health tools depends on many factors, one of which is alignment between the technology and the context in which it is used. One important aspect of that implementation context is the perceptions of the health care workers (HCWs) using the EIR. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate HCWs' perceptions of the usability and acceptability of multiple clinic workflows using the new EIR. METHODS: We performed a mixed methods pre-post study using semistructured interviews with HCWs at 6 facilities in Siaya County, Kenya. We interviewed HCWs at each facility 4 times: at baseline and once after the implementation of 3 different workflow modifications (n=24 interviews). The baseline state was dual data entry with paper records and the EIR. We then implemented 3 workflow modifications for 1 full day each: fully paperless data entry, preparation of an appointment diary before patient visits for the day, and a combination of the 2 workflows. We compared ratings and themes across interviews after each of the 4 workflows to understand the changes in the usability and acceptability of the EIR. RESULTS: HCWs considered the EIR clinic workflows to be usable and acceptable. Of the modified workflows, HCWs perceived the fully paperless workflow most favorably. In all workflows, HCWs' perceived benefits included ease of clinical decision-making using the EIR, reduced mental burden of data entry when using the EIR, and ease of identification of errors. Perceived barriers to the workflow included contextual challenges such as staffing shortages and lack of network connectivity, EIR platform challenges such as errors in saving records and missing fields, and workflow challenges such as the dual data entry burden of using paper and digital tools simultaneously. CONCLUSIONS: Fully paperless EIR implementation shows great promise from a workflow acceptability standpoint, contingent upon the presence of supporting contextual clinic factors and the resolution of system performance and design challenges. Rather than trying to identify a singular best workflow, future efforts should provide adequate flexibility for HCWs to implement the new system in their unique clinic context. Future EIR implementation stands to benefit from continued monitoring of EIR adoption acceptability during implementation, both for Siaya's program and for other efforts around the globe, as digital health interventions become more widely used.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,384 · 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'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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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