Investigating Information Visualization to Combat Information Overload in Electronic Health Records: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic health records (EHRs) have been linked to information overload, which can lead to cognitive fatigue, a precursor to burnout. This can cause health care providers to miss critical information and make clinical errors, leading to delays in care delivery. This challenge is particularly pronounced in medical intensive care units (ICUs), where patients are critically ill and their EHRs contain extensive and complex data. OBJECTIVE: We propose to study the effect of an information visualization dashboard on ICU providers' cognitive fatigue in 4 major US medical centers. In this randomized controlled trial, we will compare 2 leading EHRs with a visualization dashboard-based EHR called AWARE. METHODS: This crossover randomized trial will collect physiological and objective data using a screen-mounted eye-tracking device to assess cognitive fatigue among ICU providers. The study will involve 120 ICU providers from 4 US medical centers, with each site using its institutional EHR as the control and the AWARE EHR as the intervention. Participants will be randomly assigned to use either their institutional EHR or the AWARE EHR first, followed by the other EHR, with the order of EHR use and patient case order randomized by the study team. The AWARE tool is designed to integrate within an existing EHR system and provides clinical support tools, such as the ability to trend data points from body systems at a glance. Data analysis will include eye-tracking metrics, performance measures, and validated surveys to evaluate EHR usability and its impact on clinical decision-making. Primary outcomes include the number of cognitive fatigue instances per patient case, time to complete each case, overall usability of the session, number of mouse clicks per case, provider performance scores from questions asked during each patient case, and perceived usability of each EHR. Secondary outcomes include the number of eye fixations per patient case and perceived workload of each EHR. RESULTS: This EHR usability study was funded in 2021 and initiated in 2022, with a completion date of 2025. Data collection began in August 2023. As of now, 3 of the 4 study sites have completed data collection, with a total of 113 completed sessions thus far. Data collection is ongoing at the fourth site. Preliminary analysis is ongoing, and we expect to begin publishing results in late 2025. CONCLUSIONS: Findings from this research may inform improvements in EHR interface design and usability, which may enhance provider performance, streamline care delivery, and improve patient safety outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05937646; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05937646. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/74247.
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 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 | 0,041 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,010 |
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 ».