Formative and validation human factors studies of a new disposable prefilled injection device for subcutaneous delivery of acthar gel (repository corticotropin injection)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The administration of repository corticotropin injection (Acthar Gel) via a single-dose prefilled injector (SelfJect) is intended to provide a simple, ergonomic alternative to traditional injection. Iterative human factors (HF) studies were conducted to identify potential use deviations and ensure appropriate device use. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This article presents seven formative studies, a validation study (with prior pilot validation studies), and a supplemental validation study with participants including lay users, patients, caregivers, and healthcare providers. Participant interactions with SelfJect and the user interface were assessed. Use deviations, user preferences, and participants' ability to successfully complete tasks were evaluated to generate modifications to the device and user interface. RESULTS: In the validation study, 91% of participants successfully administered their first injection. Use errors were rare with simulated-use (6.9%) and knowledge-based (1.6%) testing. Use deviations were commonly attributed to experimental artifact or information oversight, and device warming had the most use errors (49% of participants), even with extensive testing and adjustments to the user interface. CONCLUSIONS: SelfJect was able to be used in a safe and effective manner by the intended users. Iterative HF studies informed the mitigation of use-related risks to reduce the occurrence of use deviations during simulated use.
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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 | 0,072 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».