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Enregistrement W4396568996 · doi:10.2196/54983

Designing a Smartphone-Based Pulse Oximeter for Children in South Africa (Phefumla Project): Qualitative Analysis of Human-Centered Design Workshops With Health Care Workers

2024· article· en· W4396568996 sur OpenAlexvenueno aff
E.I. Ilhan, Lucia N Jola, Marieke M. van der Zalm, Mike Bernstein, Pierre Goussard, Andrew Redfern, Anneke C. Hesseling, Graeme Hoddinott, Eric D. McCollum, Carina King

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipFogarty International Center
Mots-clésQualitative analysisHealth carePulse (music)Qualitative researchMedical educationMedicinePsychologyComputer scienceSociologyTelecommunicationsPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pulse oximeters noninvasively measure blood oxygen levels, but these devices have rarely been designed for low-resource settings and are inconsistently available at outpatient clinics. Objective: The Phefumla project aims to develop and validate a pediatric smartphone-based pulse oximeter designed specifically for this context. We present the process of human-centered oximeter design with health care workers in South Africa. Methods: We purposively sampled 19 health care workers from 5 clinics in Khayelitsha, Cape Town. Using a human-centered design approach, we conducted participatory workshops with four activities with health care workers: (1) they received 3D-printed prototypes of potential oximeter designs to provide feedback; (2) we demonstrated on dolls how they would use the novel oximeter; (3) they used pile sorting to rank design features and suggest additional features they desired; and (4) they designed their preferred user interface using a whiteboard, marker, and magnetized features that could be repositioned. We audio recorded the workshops, photographed outputs, and took detailed field notes. Analysis involved iterative review of these data to describe preferences, identify key design updates, and provide modifications. Results: Participants expressed a positive sentiment toward the idea of a smartphone pulse oximeter and suggested that a pediatric device would address an important gap in outpatient care. Specifically, participants expressed a preference for the prototype that they felt enabled more diversity in the way it could be used. There was a strong tendency to prioritize pragmatic design features, such as robustness, which was largely dictated by health care worker context. They also added features that would allow the oximeter device to serve other clinical functions in addition to oxygen saturation measurement, such as temperature and respiratory rate measurements. Conclusions: Our end user-centered rapid participatory approach led to tangible design changes and prompted design discussions that the team had not previously considered. Overall, health care workers prioritized pragmatism for pediatric pulse oximeter device design.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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