MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405674995 · doi:10.2196/63610

Designing Patient-Centered Interventions for Emergency Care: Participatory Design Study

2024· article· en· W4405674995 sur OpenAlexvenueno aff
Woosuk Seo, Vivian Le, Jiaqi Li, Zhan Zhang, Hardeep Singh, Kalyan S. Pasupathy, Prashant Mahajan, Sun Young Park

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Innovations in Quality, Effectiveness and SafetyVA National Center for Patient SafetyAgency for Healthcare Research and QualityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésPreprintPsychological interventionParticipatory designCitizen journalismMedicineMedical emergencyPsychologyNursingComputer scienceEngineeringWorld Wide WebOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emergency departments (EDs) are high-pressure environments where clinicians diagnose patients under significant constraints, including limited medical histories, severe time pressures, and frequent interruptions. Current ED care practices often inadequately support meaningful patient participation. Most interventions prioritize clinical workflow and health care provider communication, inadvertently overlooking patients' needs. Additionally, patient-facing technologies in EDs are typically developed without meaningful patient input, leading to solutions that may not effectively address patients' specific challenges. To enhance both patient-centered care practices and the diagnosis process in EDs, patient involvement in technology design is essential to ensure their needs during emergency care are understood and addressed. OBJECTIVE: This study aimed to invite ED patients to participatory design sessions, identify their needs during ED visits, and present potential design guidelines for technological interventions to address these needs. METHODS: We conducted 8 design sessions with 36 ED patients and caregivers to validate their needs and identify considerations for designing patient-centered interventions to improve diagnostic safety. We used 10 technological intervention ideas as probes for a needs evaluation of the study participants. Participants discussed the use cases of each intervention idea to assess their needs during the ED care process. We facilitated co-design activities with the participants to improve the technological intervention designs. We audio- and video-recorded the design sessions. We then analyzed session transcripts, field notes, and design sketches. RESULTS: On the basis of ED patients' feedback and evaluation of our intervention designs, we found the 3 most preferred intervention ideas that addressed the common challenges ED patients experience. We also identified 4 themes of ED patients' needs: a feeling of inclusion in the ED care process, access to sources of medical information to enhance patient comprehension, addressing patient anxiety related to information overload and privacy concerns, and ensuring continuity in care and information. We interpreted these as insights for designing technological interventions for ED patients. Therefore, on the basis of the findings, we present five considerations for designing better patient-centered interventions in the ED care process: technology-based interventions should (1) address patients' dynamic needs to promote continuity in care; (2) consider the amount and timing of information that patients receive; (3) empower patients to be more active for better patient safety and care quality; (4) optimize human resources, depending on patients' needs; and (5) be designed with the consideration of patients' perspectives on implementation. CONCLUSIONS: This study provides unique insights for designing technological interventions to support ED diagnostic processes. By inviting ED patients into the design process, we present unique insights into the diagnostic process and design considerations for designing novel technological interventions to enhance patient safety. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/55357.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,528
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,101 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetElectronic Health Records SystemsTravaux en français237 207