A Usability Evaluation of a Touchscreen Workstation on Wheels in a Simulated Emergency Department Workflow
Notice bibliographique
Résumé
Background: Touchscreens have become ubiquitous in our daily lives, offering a comfortable and natural human-technology interactive experience. There exists a gap in the literature regarding the usability and efficiency of a touchscreen workstation on wheels (WOW) within an emergency department (ED) workflow, specifically with electronic medical record (EMR) systems designed for keyboard and mouse. Methods: This was a randomized, controlled, 2-intervention-2-period crossover study comparing a touchscreen to a non-touchscreen WOW. Participants were asked to complete a series of seven tasks that are typically done in the ED followed by the completion of a post-study questionnaire. Results: A total of 24 people (12 attendings, 12 resident physicians) participated in the study. Results from the linear mixed model regression analyses showed no evidence to reject the hypothesis that the average time to complete each task and the average total time to complete all tasks combined were similar (p>0.05) between the touchscreen and non-touchscreen WOW. Results from the post-study questionnaire using a 7-point Likert scale (Figure 1) demonstrated that the majority (>50%) of participants agreed to most questions favoring intention to use (BU), ease of use (PEOU), perceived usefulness (PU), and attitude towards utilization (AU) of the touchscreen WOW. Conclusion: This study builds on previous work on touchscreen devices by specifically evaluating the usability and efficiency of touchscreen WOWs in a controlled, simulation-based setting, differentiating from prior studies on tablets at the bedside. Future studies, should evaluate the impact of touchscreen-friendly EMR designs on clinical workflows in the ED.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».