Clinician Needs and Requirements for a Decision Aid Navigator: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Decision aids (DAs) are important tools that support shared decision-making (SDM) between clinicians and patients, enabling patients to be more informed and engaged in decisions regarding their care. The use of DAs can increase patient knowledge, reduce decisional regret, and engage the clinician and patient in meaningful dialog. Despite proven effectiveness in enhancing patient-centered care, a gap remains in clinician use of DAs. Known clinician barriers to using DAs include (1) time constraints, (2) concerns about the match between patient need and available DAs, (3) forcing users to leave the electronic health record (EHR) to access DAs, and (4) the burden of manually entering data into the DA. Objective: This qualitative study identified the needs and requirements of clinicians to inform the design of a clinician-facing, EHR-integrated, Substitutable Medical Applications, Reusable Technologies (SMART; SMART Health IT) on Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) (HL7) app, the Decision Aid Navigator (DEAN; University of Colorado Anschutz Medical Campus). The Navigator identifies and surfaces DAs that are relevant to a patient's health care conditions (eg, atrial fibrillation), current care (eg, not on anticoagulation), and demographics (eg, check the youngest age for the stroke prevention), and facilitates documentation of SDM discussions and decisions. Methods: We conducted 13 semistructured interviews with clinicians who were recruited from 4 academic medical centers. Interviews included a demonstration of an initial, mid-fidelity, DEAN app prototype that was designed to address DA use and barriers described in the literature. The interviews focused on clinician context and use of the prototype, affordances and barriers to using the system, and clinician needs and requirements of the system. We used qualitative content analysis to code and reduce the data, using a consensus-making approach, and identify emerging themes. Results: We identified 3 overarching themes: (1) streamlined functionality may simplify workflow and decrease the burden of DA use and SDM; (2) clinicians need appropriate competencies to effectively use the Navigator and relevant DAs; and (3) trust that the Navigator suggests prevetted DAs. Unanimously, clinicians shared that the DEAN Navigator should be integrated into the EHR. To accomplish this clear priority, clinicians stated that they needed the requisite competencies to successfully use the tool within their workflow and build trust with the tool itself. Conclusions: Better tools to support and harness the benefits of SDM are needed. Overcoming the barriers of using DAs is paramount. Tools designed and developed to support DA use must be integrated into the EHR efficiently to create an opportunity for uptake of the technology by busy clinicians. If tools like DEAN can streamline the cumbersome process of documenting the use of DAs, more clinicians may potentially use DAs with their patients, given the right context and appropriate DA.
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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 | 0,038 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».