Adoption of Automated Clinical Decision Support System: A Recent Literature Review and a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Automated clinical decision support systems (CDSS) are knowledge-based systems that provide patient-specific information and data to clinicians at the proper time for enhancing the clinical workflow of hospital organizations. Nowadays, it is adopted by most of the health care professionals for clinical decision-making that helps to reduce the adverse clinical care events occurring during the treatment. In this article, we present a recent literature review on the adoption of computer-based CDSSs in the area of health care based on qualitative and quantitative techniques, published between 2007 and 2022. For this purpose, we searched Google Scholar and identified different adoption factors by using textual analysis from the included publications. We then ranked the different factors based on the total number of occurrences and represented them as a conceptual framework. A total of 14 different adoption factors were found from 13 studies, among them the usefulness of the system is the most prominent factor that influences the adoption of CDSS to a great extent. This literature review and the framework could be helpful to researchers and healthcare professionals working in the field of technology adoption, providing an overall idea of factors and techniques in this field of research. We have also mentioned the limitations and future research gaps of different studies, which will help the researchers to take an initiation towards these types of research. We also conducted a case study on adoption of fully automatic digital blood pressure monitor and identified that “usefulness” and “ease of use” could influence the adoption of fully automatic digital blood pressure monitor system.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».