Exploring Contactless Vital Signs Collection in Video Telehealth Visits Among Veterans Affairs Providers and Patients: Pilot Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To expand veterans' access to health care, the Veterans Affairs (VA) Office of Connected Care explored a novel software feature called "Vitals" on its VA Video Connect telehealth platform. Vitals uses contactless, video-based, remote photoplethysmography (rPPG) through the infrared camera on veterans' smartphones (and other devices) to automatically scan their faces to provide real-time vital statistics on screen to both the provider and patient. OBJECTIVE: This study aimed to assess VA clinical provider and veteran patient attitudes regarding the usability of Vitals. METHODS: We conducted a mixed methods evaluation of Vitals among VA providers and patients, collecting data in July and August 2023 at the VA Boston Healthcare System and VA San Diego Healthcare System. We conducted analyses in October 2023. In-person usability testing sessions consisted of a think-aloud procedure while using the software, a semistructured interview, and a 26-item web-based survey. RESULTS: Usability test sessions with 20 VA providers and 13 patients demonstrated that both groups found Vitals "useful" and "easy to use," and they rated its usability highly (86 and 82 points, respectively, on a 100-point scale). Regarding acceptability or willingness/intent to use, providers and patients generally expressed confidence and trust in Vitals readings, with high ratings of 90 and 85 points, respectively. Providers and patients rated Vitals highly for its feasibility and appropriateness for context (90 and 90 points, respectively). Finally, providers noted that Vitals' flexibility makes it appropriate and advantageous for implementation in a wide range of clinical contexts, particularly in specialty care. Providers believed that most clinical teams would readily integrate Vitals into their routine workflow because it saves time; delivers accurate, consistently collected vitals; and may reduce reporting errors. Providers and veterans suggested training and support materials that could improve Vitals adoption and implementation. CONCLUSIONS: While remote collection of vital readings has been described in the literature, this is one of the first accounts of testing a contactless vital signs measurement tool among providers and patients. If ongoing initiatives demonstrate accuracy in its readings, Vitals could enhance telemedicine by providing accurate and automatic reporting and recording of vitals; sending patients' vital readings (pending provider approval) directly to their electronic medical record; saving provider and patient time; and potentially reducing necessity of some home-based biometric devices. Understanding usability issues before US Food and Drug Administration approval of Vitals and its implementation could contribute to a seamless introduction of Vitals to VA providers and patients.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».