Exploring intensive care unit nurses' acceptance of clinical decision support systems and use of volumetric pump data: A qualitative description study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive care units are well positioned for the rapid development of data-driven clinical decision support systems. However, clinical decision support systems using volumetric pump data are uncommon. This may be explained by the complexity of this data source as well as our limited understanding of the acceptability of clinical decision support systems and volumetric pump data use from nurses' perspectives. AIM: To describe intensive care unit nurses' perceptions regarding (1) the acceptability of developing and implementing novel intensive care technologies (i.e. clinical decision support systems) and (2) the acceptability of using infusion pump data to inquire about intensive care practices and improve the quality of care. STUDY DESIGN: A qualitative description study was performed. Semi-structured interviews were conducted between January and March 2024 and involved 10 intensive care nurses from the province of Quebec (Canada). RESULTS: Nurses generally perceived the development and implementation of novel technologies, and the use of pump data, as acceptable. However, the discrepancy between the delays in care computerization and the rapid development of novel technologies with advanced algorithmic capabilities, coupled with nurses' doubts and limited comprehension of data-driven clinical decision support systems, influenced their perspectives. Nurses' appraisal that infusion logs can enhance clinical practices and that logs should align with their documentation motivated their perception that it is acceptable to use this data source. CONCLUSIONS: Overall, novel technologies as well as volumetric pump data use were perceived as acceptable. Leveraging novel data processing and computation techniques could lead to the development of more dynamic clinical decision support systems that utilize infusion logs, further improving care delivery. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: For clinical decision support systems to be useful for intensive care nurses, alarms must be seamlessly integrated into their workflows. Involving nurses in the technological development process may help ensure the usability of these technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».