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Enregistrement W6981295355

Ecological Interface Design in Neuro-Critical Care

2023· dissertation· en· W6981295355 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésInterface (matter)Intensive care unitCognitionVariable (mathematics)Key (lock)Patient careIntensive care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuro-critical care is a data-intensive environment that requires physicians to integrate information \nacross multiple screens, sources, and software. Despite the advances in neuromonitoring techniques, \ninterfaces that allow for viewing and analyzing of historic data are not common. However, historical \ndata is critical to identify patterns important for patient care. Instead, physicians view the trends of a \npatient’s neurophysiological variables by continuously watching the bedside monitor or they rely on \nchecking the paper (or digital) charts for a patient where variables have been recorded periodically \n(usually once an hour). In neuro-critical care, physicians need to understand the historic and current \nstate as well as predict the future state of intracranial pressure (ICP). ICP is the most monitored brain-specific physiologic variable in the Intensive Care Unit (ICU) and is considered a biomarker for \nsecondary brain injury. As a result, ICP would benefit greatly from showing key patterns important to \npatient state and care. \n \nThe ICU is a stressful, dynamic, and time-sensitive environment where the performance of physicians \nand their ability to correctly diagnose and manage patient treatment has a significant impact on \npatient outcomes. Physicians rely on the bedside physiologic monitor to detect changes in physiologic \nvariables. The monitor must provide the information required to understand the patient’s condition so \nphysicians can determine the optimal treatment plan. With the high cognitive demands and complex \nsociotechnical environment of the ICU, an opportunity exists for improved neuro-critical care \nmonitoring to support physicians’ decision-making. Ecological Interface Design (EID) is an approach \nto interface design that has proven effective for complex, sociotechnical, real-time, and dynamic \nsystems. Research suggests that an EID approach combined with user-centered design has a positive \nimpact on performance, especially in unfamiliar scenarios. \n \nThe objective of this research is to explore an EID design approach combined with user-centered \ndesign to enhance the bedside physiologic monitor through the addition of visualizations that help \nsupport physicians' understanding of complex relationships and concepts in neuro-critical care. The \nhope is that providing more-advanced visualizations on the bedside physiologic monitor will lead to \nimproved situation awareness, decreased mental workload, and expertise development acceleration of \nnovice clinicians in the neuro-ICU. \n \nThe work presented in this thesis builds on the Cognitive Work Analysis (CWA) and observations in \nthe ICU already completed by Uereten et al (2020). The design of the visualizations for use on the \nbedside physiologic monitor was highly iterative and involved the inputs from the CWA and \nobservations as well as ongoing feedback and focus areas provided by Dr. Victoria McCredie, our \nclinical collaborator and critical care physician at Toronto Western Hospital. The visualizations were \nevaluated and validated in semi-structured interviews with trainees (fellows) and experts (staff \nphysicians) in neuro-critical care. The semi-structured interviews with trainees were used as a \npreliminary usability assessment of the visualizations and the interviews with staff physicians were \nused to iterate and refine the designs. The results from both sets of interviews were used to create a \nfinal design prototype that is currently being tested in a usability study with trainee physicians \n(January-March 2023).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,005

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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