Improving audit and feedback: A user-centred approach to designing feedback techniques for an online experiment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Audit and feedback (A&F) programmes aim to improve patient care by providing summary data on performance to clinicians. They generally have modest, but variable, effects on patient care and questions remain about how best to provide performance feedback. It is not feasible to test all ways of providing feedback in ‘real-world’ randomised trials. Online screening experiments that screen feedback techniques prior to real-world evaluations of optimised versions offer a systematic approach. User-centred design methodologies can inform the design of such online experiments. Methods: We report the use of an innovative user-centred design approach to create feedback techniques for an online screening experiment and reflect on its usefulness. This approach included the involvement of patients and stakeholders. Results and Conclusion: We highlight lessons on ways to engage with partners, considering the feasibility of online A&F feedback delivery, fidelity, and usability. We demonstrate how the approach was implemented to co-create a set of feedback techniques for an online experiment and could also be applied to the design of other digital interventions.
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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 | 0,244 | 0,318 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».