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Enregistrement W4410281322 · doi:10.2196/60268

Leveraging Dual Usability Methods to Evaluate Clinical Decision Support Among Patients With Traumatic Brain Injury: Mixed Methods Study

2025· article· en· W4410281322 sur OpenAlexvenueno aff
Rubina Rizvi, Sameen Faisal, Mark Sussman, Patricia Mendlick, S. L. Brown, Elizabeth Lindemann

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésPreprintUsabilityTraumatic brain injuryDual (grammatical number)Clinical decision support systemMedicineDecision support systemPsychologyComputer scienceHuman–computer interactionData miningWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with traumatic brain injury are at an increased risk of developing venous thromboembolism. Clinical decision support systems (CDSSs) may improve the use of venous thromboembolism prophylaxis protocols, yet suffer from poor compliance among end users due to a lack of user-centered design. Objective: The objective of this work was to improve the content, design, and workflow integration of a traumatic brain injury-CDSS based on feedback from experts and end users. Methods: The CDSS was evaluated leveraging a dual usability approach. A set of usability experts (n=3) and trauma providers (n=5) performed heuristic evaluations and usability testing by end users. Data was collected through a triangulation of methods and analyzed using qualitative (thematic) and quantitative (descriptive) analyses. Results: Among the 145 total issues identified across both methods, 66 issues were found to be unique. Of the 66, a total of 17 issues were found by heuristic evaluations, 43 by usability testing by end users, and 6 were found across both methods. Thematic analysis was conducted on the 66 unique issues, which were further assigned to themes and subsequent subthemes. We identified 13 unique themes. The 3 most prevalent themes of 66 issues were lack of supporting evidence (n=17, 26%), operational barriers arising from the test environment (n=11, 17%), formatting inconsistencies, and lack of following standards (n=8, 12%). The system's usability scale survey score was 77.5 (SD 16, 95% CI 57.6-97.4), interpreted as an acceptable or good usability range. The mean response score for Single Ease Questions for all tasks was 5.9 (SD 0.53). Conclusions: Combining expert and end user-driven usability evaluation methods identified a more comprehensive list of issues. This can facilitate the optimization of the traumatic brain injury-CDSS, resulting in improved usability and care management.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,621
Écart entre enseignants0,419 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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