Co-Designing a Patient-Facing Dashboard with Patients and Healthcare Providers: Gathering User Input
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To co-design with rheumatology patients, healthcare providers, and human-centered design experts, a patient-facing dashboard that displays patient-reported outcome measures (PROMs) and clinician-derived data over time. Methods We recruited participants from the Rheum4U Precision Health Registry (PHR) to participate in semi-structured interviews or focus group sessions. Purposive sampling was used based on type of inflammatory arthritis (IA), sex, and geographic location. All the participants engaged in a card-sorting activity in which they sorted the content collected from the Rheum4U PHR’s web-based platform based on what they wanted to see included in the dashboard. During each session, the participants’ preferences of the content and features of dashboard, and the use of the dashboard were explored. The card-sorting data were analyzed using content analysis. Transcripts were analyzed using thematic analysis with NVivo software, guided by the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, Maintenance (RE-AIM) and Practical, Robust, Implementation and Sustainability Model (PRISM) frameworks.[1,2] The data from the card-sorting activity and interviews and focus groups were used to inform human-centered design experts in creating a low-fidelity mock-up of the dashboard in an interface design tool, Figma.[3] Results Six patients, 4 nurses, and 3 rheumatologists participated in the sessions. The card-sorting activity revealed the prioritized content deemed most beneficial by participants including disease activity (eg, CDAI, BASDAI, DAS28), physician global, health assessment questionnaire (HAQ) score, pain intensity, and level of fatigue. Key themes emerging from the thematic analysis included: 1. Clear visual representations of longitudinal data trends and comparison over time. 2. Insights into treatment effectiveness. 3. User-friendly navigation of the dashboard. 4. integration with the electronic medical record system. 5. Integrating educational resources relevant to their IA. 6. Alerts for worsening PROMs. 7. Mobile access to the dashboard for patients. The mock-up of the dashboard based on these themes is displayed in Figure 1. Conclusion Co-designing a patient-facing dashboard by patients and healthcare providers supports the identification of priority for intuitive data visualization of personalized health metrics and for integrating resources to support understanding of disease progression to guide care needs. A collaborative approach to the construction of dashboard enhances the potential for all users to benefit once the tool is available. [1.] Glasgow RE. Front Public Health 2019;7:64. [2.] Feldstein AC. Jt Comm J Qual Patient Saf 2008;34(4):228-43. [3.] Figma. https://www.figma.com . Supported by a CIORA grant
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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 | 0,049 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».