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Enregistrement W4409650564 · doi:10.2196/67884

User Requirements and Conceptual Design for an Electronic Data Platform for Interhospital Transfer Between Acute Care Hospitals: User-Centered Design Study

2025· article· en· W4409650564 sur OpenAlexvenueno aff
Pamela M. Garabedian, Jazzarae Kain, Srinivas Emani, Ronen Rozenblum, Lipika Samal, Stephanie K. Mueller

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésPreprintConceptual designComputer scienceTransfer (computing)Operating systemWorld Wide WebHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The transfer of patients between hospitals, that is, interhospital transfer (IHT), introduces discontinuity of care, including gaps in health information transfer, which may worsen patient outcomes. Objective: This is the first phase of a 5-year research study. Our goals are (1) to understand the gaps in health information exchange (HIE) and the clinician experience in accessing and using the electronic health record (EHR) during IHT and (2) to identify clinician user requirements for the development of an internal EHR solution for IHT. Methods: We used prior work on HIE during IHT, coupled with a user-centered design (UCD) process to engage in discussions with clinical users and gather input on EHR workflow during IHT patient admission and planning. A total of 8 UCD sessions were held between February and July 2023, involving 18 clinicians who interact with the EHR during IHT, including 3 medicine residents, 10 advanced practice providers (APPs), and 5 direct care attendings-all responsible for caring for IHT patients at Brigham and Women's Hospital Cardiology, Medicine, Oncology, and intensive care unit services. Discussions highlighted facilitators and barriers and suggested improvements for data access and availability at the time of transfer. UCD sessions were recorded, analyzed, and coded by 2 independent reviewers to identify common themes driving suboptimal HIE. User requirements were derived from the sessions with users and iteratively refined throughout the process. Results: Qualitative analysis revealed that a significant number of frontline clinicians experience suboptimal availability of clinical information in the EHR at the time of IHT, including gaps in communication, incomplete data, and inefficient access to clinical data. User requirements emerged from these themes and primarily focused on information prioritization, data accessibility, and workflow and efficiency. Conclusions: Notable levels of missing information and inefficient access to clinical data were reported by end users caring for IHT patients at the time of transfer. Conducting user research to understand the current process of IHT, involving users in conceptual design and information architecture, and generating prototypes for feedback from users can aid in designing a solution that meets user needs. The results of these early UCD activities will be used to develop and implement a data platform to support clinicians during IHT.

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)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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