Intention to Use Automated Diagnosis and Clinical Risk Perceptions Among First Contact Clinicians in Resource-Poor Settings: Questionnaire-Based Study Focusing on Acute Burns
Notice bibliographique
Résumé
Background: Burn automated diagnosis may be instrumental for accurate and timely decision-making at point-of-care, helping to ensure that the right patients are triaged to burns centers. This is particularly important in resource-poor settings. Objective: We studied the intention of nonspecialized clinicians to engage in automated diagnosis in burn care as well as their perceptions toward clinical risks. Methods: A self-administered survey was used among a purposive sample of first contact clinicians (n=56) and burns specialists (n=35). The survey had 2 main parts: 1 measuring the intention to use automated diagnosis as per 7 constructs of the Automation Acceptance Model (yielding 8 hypotheses) and 1 on clinical risk perceptions (likelihood and severity of 7 risks). Structural Equation Modelling was used to test the hypotheses among first contact clinicians, and the Mann-Whitney U test was used to measure differences in risk perceptions between the two clinical groups. Results: Many first contact clinicians would intend to use automated diagnosis for burns should the technology be made available in their departments (41/56, 73%). The Automation Acceptance Model concepts contributed moderately to explain what the intention to use automated diagnosis rests on (R2=0.432), with 5 out of 8 hypotheses being supported. The intention to use automated diagnosis was associated with perceived usefulness but not with attitudes toward using it. Of the 7 risks studied, the 1 that was most often considered as high risk of occurring was that of complex burns not being recognized (n=23, 29%). The 2 groups differed significantly in their concern regarding both the likelihood of happening and the severity of 2 risks: the undermanagement of severe burns and the overmanagement of minor burns. Specifically, a larger proportion of first contact clinicians were more concerned than burns specialists (n=13, 27% versus 6% and n=11, 23% versus 6% for undermanagement and overmanagement, respectively). Conclusions: Almost three-quarters of first contact clinicians were inclined to seek automated advice for burn diagnosis. The proposed model contributes to explaining the intention to use with 5 hypotheses supported. When seeking additional determinants, clinical risk perception is a dimension that should be considered in any artificial intelligence implementation process, to help ensure sustainability.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».