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Enregistrement W4404913070 · doi:10.2196/53617

Clinician-Focused Connected Health Requirements Gathering for Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Through Clinical Journey Mapping: Design Science Study

2024· article· en· W4404913070 sur OpenAlexvenueno aff
Richard Harris, Deirdre M. Murray, Angela McSweeney, Frédéric Adam

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintHealth sciencePsychologyEngineering ethicsMedical educationData scienceComputer scienceMedicineEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Many health care systems globally face severe capacity issues, with lengthening waiting lists and stretched resources. Connected health has been proposed as a game changer for health care. However, the development of connected health apps is difficult and requires multidisciplinary development teams. Patient journey mapping presents an opportunity to streamline the requirements-gathering process for such apps by clearly showing the patient journey to team members who are not familiar with relevant clinical practices. This research project focuses on attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) as a case study for using clinical journey mapping to represent the "gold standard" care pathway for ADHD treatment; the Dundee Clinical Care Pathway. This pathway was analyzed in detail and was further explored in discussions with stakeholders to produce a patient journey map. Objective: The objective of this paper is to answer three research questions: (1) visualizing the Dundee ADHD clinical care pathway using integrated patient journey mapping and exploring how its use benefits multidisciplinary development teams; (2) optimizing the integrated patient journey map arising from the Dundee Clinical Care Pathway, in line with the underlying clinical realities of Child and Adolescent Mental Health Service in Ireland; and (3) proposing areas where connected health integration can deliver efficiency and substantial gains for Child and Adolescent Mental Health Services. Methods: This study uses a design science approach where a sample artifact is presented to a relevant audience for review and feedback and is then leveraged to work iteratively toward an improved, final artifact. This paper presents the feedback collected from both information systems and clinical professionals at each iteration of the map. Results: This research delivers a comprehensive clinical patient journey map based on the Dundee clinical care pathway. Using unified modeling language concepts and color coding, multiple patient personas are mapped onto a streamlined diagram, allowing the diagram, at an abstract level, to cover the most typical clinical scenarios. Conclusions: Clinical journey mapping provides a way for team members to get up to speed on clinical practices, while also presenting a way for development teams to identify key gaps where connected health systems can be embedded in clinical pathways to optimize the use of clinical resources and ultimately deliver better patient outcomes.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,414
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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