Exploratory Co-Design on Electronic Health Record Nursing Summaries: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although electronic health record nursing summaries aim to provide a concise overview of patient data, they often fall short of meeting nurses' information needs, leading to underutilization. This gap arises from a lack of involvement of nurses in the design of health information technologies. Objective: The purpose of this exploratory co-design case study was to solicit insights from nurses regarding nursing summary design considerations, including key information types and the preferred design prototype. Methods: We recruited clinical nurses (N=33) from 7 inpatient units at a university hospital in the Midwestern United States using a purposive sampling method. We used images from a simulated nursing summary to generate visual card versions of the 46 information types currently included in an electronic health record vendor-generated nursing summary. Participants selected which cards to include and arranged them in their designs based on their perceived relevance of the information types to the summary and their preferred reading layout. The nurses' perceived relevance of information types to the summary was analyzed by quantifying the frequency of included cards, while the nurses' preferred reading layout was analyzed by quantifying the occurrence of closely paired cards to identify common groupings. After participants evaluated the information type cards, debriefing interviews were conducted and analyzed thematically to explore their rationales for the desired content and its arrangement. Results: The participants demonstrated a high level of engagement in the activities. On average, all 33 participants included 61% (n=28) of the total information types (n=46). The most frequently included cards were "unit specimen" (results of the analysis of body fluid, tissue, or urine), "activity," "diet," and "hospital problems," each included by 33 participants. Participants most frequently preferred adjacency of the following pairs: "activity" and "diet" (paired by 26 participants; 79%) and "notes to physicians" and "notes to treatment team" (paired by 25 participants; 76%). Participants preferred arranging the cards to improve information accessibility, focusing on key information types. Conclusions: Involving nurses in the co-design process may result in more useful and usable designs, thereby reducing the time required to navigate nursing summaries. Future work should include refining and evaluating prototypes based on the designs created by the nurses.
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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 | 0,028 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».