Development of a Real-Time Dashboard for Overdose Touchpoints: User-Centered Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overdose Fatality Review (OFR) is an important public health tool for shaping overdose prevention strategies in communities. However, OFR teams review only a few cases at a time, which typically represent a small fraction of the total fatalities in their jurisdiction. Such limited review could result in a partial understanding of local overdose patterns, leading to policy recommendations that do not fully address the broader community needs. OBJECTIVE: This study explored the potential to enhance conventional OFRs with a data dashboard, incorporating visualizations of touchpoints-events that precede overdoses-to highlight prevention opportunities. METHODS: We conducted 2 focus groups and a survey of OFR experts to characterize their information needs and design a real-time dashboard that tracks and measures decedents' past interactions with services in Indiana. Experts (N=27) were engaged, yielding insights on essential data features to incorporate and providing feedback to guide the development of visualizations. RESULTS: The findings highlighted the importance of showing decedents' interactions with health services (emergency medical services) and the justice system (incarcerations). Emphasis was also placed on maintaining decedent anonymity, particularly in small communities, and the need for training OFR members in data interpretation. The developed dashboard summarizes key touchpoint metrics, including prevalence, interaction frequency, and time intervals between touchpoints and overdoses, with data viewable at the county and state levels. In an initial evaluation, the dashboard was well received for its comprehensive data coverage and its potential for enhancing OFR recommendations and case selection. CONCLUSIONS: The Indiana touchpoints dashboard is the first to display real-time visualizations that link administrative and overdose mortality data across the state. This resource equips local health officials and OFRs with timely, quantitative, and spatiotemporal insights into overdose risk factors in their communities, facilitating data-driven interventions and policy changes. However, fully integrating the dashboard into OFR practices will likely require training teams in data interpretation and decision-making.
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 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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».