Designing Health Care Provider–Centered Emergency Department Interventions: Participatory Design Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the emergency department (ED), health care providers face extraordinary pressures in delivering accurate diagnoses and care, often working with fragmented or inaccessible patient histories while managing severe time constraints and constant interruptions. These challenges and pressures may lead to potential errors in the ED diagnostic process and risks to patient safety. With advances in technology, interventions have been developed to support ED providers in such pressured settings. However, these interventions may not align with the current practices of ED providers. To better design ED provider-centered interventions, identifying their needs in the diagnostic process is critical. OBJECTIVE: This study aimed to identify ED providers' needs in the diagnostic process through participatory design sessions and to propose design guidelines for provider‑centered technological interventions that support decision‑making and reduce errors. METHODS: We conducted a participatory design study with ED providers to validate their needs and identify considerations for designing ED provider-centered interventions to improve diagnostic safety. We used 9 technological intervention ideas as storyboards to address the study participants' needs. We had participants discuss the use cases of each intervention idea to assess their needs during the ED care process and 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. In total, we conducted 6 design sessions with 17 ED frontline providers. RESULTS: Through design sessions with ED providers, we identified 4 key needs in the diagnostic process: information integration, patient prioritization, ED provider-patient communication, and care coordination. We interpreted them as insights for designing technological interventions for ED patients. Hence, we discussed the design implications for technological interventions in four key areas: (1) enhancing ED provider-ED provider communication, (2) enhancing ED provider-patient communication, (3) optimizing the integration of advanced technology, and (4) unleashing the potential of artificial intelligence tools in the ED to improve diagnosis. This work offers evidence-based technology design suggestions for improving diagnostic processes. CONCLUSIONS: This study provides unique insights for designing technological interventions to support ED diagnostic processes. By inviting ED providers into the design process, we present unique insights into the diagnostic process and design considerations for designing novel technological interventions that meet ED providers' needs in the diagnostic process. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/55357.
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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 | 0,079 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».