Redesigning printed educational materials for primary care physicians: design improvements increase usability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Printed educational materials (PEMs) are a frequently used tool to disseminate clinical information and attempt to change behavior within primary care. However, their effect on clinician behavior is limited. In this study, we explored how PEMs can be redesigned to better meet the needs of primary care physicians (PCPs) and whether usability and selection can be increased when design principles and user preferences are used. Methods We redesigned a publicly available PEM using physician preferences, design principles, and graphic designer support. We invited PCPs to select their preferred document between the redesigned and original versions in a discrete choice experiment, followed by an assessment of usability with the System Usability Scale and a think aloud process. We conducted this study in both a controlled and opportunistic setting to determine whether usability testing results vary by study location. Think aloud data was thematically analyzed, and results were interpreted using the Technology Acceptance Model. Results One hundred and eighty four PCPs participated in the discrete choice experiment at the 2014 Family Medicine Forum, a large Canadian conference for family physicians. Of these, 87.7 % preferred the redesigned version. Follow-up interviews were held with a randomly selected group of seven participants. We repeated this in a controlled setting in Toronto, Canada, with a set of 14 participants. Using the System Usability Scale, we found that usability scores were significantly increased with the redesign (p
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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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».