Beyond Words: Enhancing Clinical Guideline Comprehension With Icons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Grading Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) framework is widely applied in clinical guidelines to facilitate transparent evidence evaluation. While developing Infectious Diseases Society of America (IDSA) guidelines on the management of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19), panel members suggested developing and implementing a visual aid to enable quicker identification of key information by providers at bedside seeking guidance. Methods We conducted a mixed-methods study evaluating the usability of a newly designed infographic/icon using a survey and focus groups. The survey incorporated a simulated COVID-19 IDSA guideline with and without the icon, followed by comprehension questions. Focus group discussions provided qualitative feedback on the GRADE methodology and icon usability. Results The survey was returned by 289 health care providers. There was no statistical difference in the correct response rates between icon-aided and non-icon-aided guideline questions (McNemar's chi-square test, P > .1 for both questions). Interactions with the icon notably increased the time taken and number of clicks required to respond to the first question (Wilcoxon signed-rank test, P < .01). In contrast, response time did not differ between versions for the second question (P = .38). Most subjects (85%) indicated that the icon improved the readability of the guidelines. A focus group follow-up suggested alternative designs for the icon. Conclusions This study highlights the promise of iconography in clinical guidelines, although the specific icons tested did not measurably improve usability metrics. Future research should focus on icon design and testing within a formal usability framework, considering the impact of GRADE language on user experience.
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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 | 0,021 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».