Prévenir les erreurs de délivrance de médicaments dans la pratique pharmaceutique grâce à une intelligence artificielle interprétable
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Les pharmaciens effectuent actuellement une double vérification indépendante pour identifier les erreurs de sélection des médicaments avant qu'ils ne parviennent au patient. Cependant, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IM) pour soutenir ce travail de prise de décision cognitive par les pharmaciens n’existe pas en pratique. Au lieu de cela, les pharmaciens s’appuient uniquement sur des images de référence du médicament qu’ils peuvent comparer au contenu du flacon d’ordonnance. Des recherches antérieures ont montré que les systèmes d'aide à la décision peuvent améliorer efficacement l'efficacité et la précision de la prestation des soins de santé, tout en prévenant les événements indésirables liés aux médicaments. Cependant, on sait peu de choses sur l'impact des technologies MI sur les performances professionnelles et la demande cognitive des pharmaciens.
Pour faciliter la relation symbiotique à long terme entre les pharmaciens et le système IM, une confiance appropriée doit être établie. Bien que la confiance ait été identifiée comme le facteur central d’une équipe homme-machine efficace, des problèmes surviennent lorsque les humains accordent une confiance injustifiée aux technologies automatisées et ne leur accordent pas suffisamment confiance. Une confiance excessive dans l’automatisation peut conduire à la complaisance et à un biais d’automatisation. Par exemple, les pharmaciens peuvent s'appuyer sur le système MI dans la mesure où ils acceptent aveuglément toute recommandation du système. Un manque de confiance peut entraîner la désuétude du pharmacien et l'abandon potentiel du système IM.
De plus, on sait peu de choses sur le calendrier des conseils de l'IM sur le rendement au travail des pharmaciens. Par exemple, montrer les conseils de l'IM pendant que le pharmacien effectue la tâche de vérification des médicaments peut donner des résultats différents que montrer les conseils de l'IM après que le pharmacien a pris sa décision.
Les enquêteurs de l'étude ont développé un système MI pour la classification des images de médicaments. L'objectif de cette étude est d'examiner l'efficacité du timing des conseils de l'IM pour déterminer si cela entraîne une réduction du temps de tâche, une précision accrue et une confiance accrue dans l'IM.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Michigan
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Ann Arbor, Michigan, États-Unis, 48109
- University of Michigan
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
La description
Critère d'intégration:
- Pharmacien agréé aux États-Unis
- Âge de 18 ans et plus au moment du dépistage
- PC/ordinateur portable avec Microsoft Windows 10 ou Mac (Macbook, iMac) avec MacOS avec navigateur Web Google Chrome, Edge, Opera, Safari ou Firefox installé sur l'appareil
- Résolution d'écran de 1024 x 968 pixels ou plus
- Une webcam intégrée à un ordinateur portable ou une webcam USB est également requise à des fins de suivi oculaire.
Critère d'exclusion:
- Participation à la vague 1 ou à la vague 2
- Lunettes
- Cataractes non corrigées, implants intraoculaires, glaucome ou pupille dilatée de façon permanente
- Exiger un lecteur d'écran/une loupe ou une autre technologie d'assistance pour utiliser l'ordinateur
- Anomalies de mouvements ou d’alignement des yeux (œil paresseux, strabisme, nystagmus)
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Autre
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation croisée
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Pas d'aide MI
Aucune aide MI ne sera présentée lors des tâches de vérification
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Les participants effectueront la tâche de vérification des médicaments sans aucune aide de MI
Les participants recevront MI sous la forme d'un message contextuel si leur décision diffère de la détermination du MI.
L'aide MI sera affichée en même temps que les images remplies et de référence.
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Expérimental: Scénario 1
L'aide de MI sera présentée sous la forme d'un message contextuel indiquant que la décision du participant diffère de la détermination du MI.
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Les participants effectueront la tâche de vérification des médicaments sans aucune aide de MI
Les participants recevront MI sous la forme d'un message contextuel si leur décision diffère de la détermination du MI.
L'aide MI sera affichée en même temps que les images remplies et de référence.
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Expérimental: Scénario n°2
L'aide MI sera affichée en même temps que les images remplies et de référence.
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Les participants effectueront la tâche de vérification des médicaments sans aucune aide de MI
Les participants recevront MI sous la forme d'un message contextuel si leur décision diffère de la détermination du MI.
L'aide MI sera affichée en même temps que les images remplies et de référence.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Temps de Réaction
Délai: Tout au long de la tâche de vérification
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Différence dans le temps de tâche mesurée par le nombre de secondes entre le début de la tâche et l'acceptation ou le rejet d'une image de médicament
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Tout au long de la tâche de vérification
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Précision de la décision
Délai: Tout au long de la tâche de vérification
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Différence du taux de détection mesurée par le nombre d'erreurs de vérification des médicaments parmi tous les participants du groupe.
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Tout au long de la tâche de vérification
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Confiance Changement
Délai: Après chaque essai dans les Scénarios 1 et 2
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Les participants effectueront 100 essais de vérification de médicaments simulés dans chacun des bras de l'étude (c'est-à-dire, Scénario 1, Scénario 2 et Sans Aide). Après chaque essai dans le Scénario 1 et le Scénario 2, les participants utiliseront une échelle visuelle analogique (EVA) pour répondre à la question : "À quel point faites-vous confiance aux conseils de l'IA ?" Les extrémités de l'EVA à 100 points sont "Pas du tout" à "Confiance totale". Les participants indiquent leur niveau de confiance dans les conseils de l'IA après chaque essai sur une échelle de 1 à 100, les scores plus élevés indiquant des niveaux de confiance plus élevés. Le changement de confiance, mesuré par l'échelle visuelle analogique, sera calculé à l'aide de la formule suivante : Changement de confiance (i) = Confiance(i) - Confiance(i - 1), où i=2, 3, ..., 100. Pour calculer une valeur unique et résumée pour la variable Changement de Confiance dans un scénario spécifique, les scores individuels de Changement de Confiance mesurés à partir des essais sont moyennés. Cette méthode de moyenne fournit une mesure complète de la façon dont la confiance a évolué au cours de la durée du scénario. |
Après chaque essai dans les Scénarios 1 et 2
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Confiance
Délai: Post-intervention dans les scénarios 1 et 2.
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La confiance sera évaluée à l'aide de l'échelle de confiance dans l'automatisation de Muir & Moray (1996).
Les scores vont de 0 à 100, les scores les plus élevés indiquant des niveaux de confiance plus importants.
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Post-intervention dans les scénarios 1 et 2.
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Effort Cognitif
Délai: Tout au long de la tâche de vérification
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Les mouvements oculaires des participants ont été suivis à l'aide d'un système de suivi oculaire en ligne basé sur un navigateur.
La mesure de résultat est la différence d'effort cognitif mesurée par le nombre de fixations dans les zones d'intérêt définies : image de remplissage, image de référence ou graphique MI.
Des taux de fixation plus élevés indiquent un intérêt répété pour une certaine zone.
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Tout au long de la tâche de vérification
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Effort cognitif
Délai: Tout au long de la tâche de vérification
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Les mouvements oculaires des participants ont été suivis à l'aide d'un système de suivi oculaire en ligne basé sur un navigateur.
La mesure de résultat est la différence d'effort cognitif mesurée par la durée des fixations dans les zones d'intérêt définies : image de remplissage, image de référence ou graphique MI.
Une durée de fixation plus longue indique une charge cognitive plus élevée.
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Tout au long de la tâche de vérification
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Charge de travail
Délai: Après avoir complété 100 essais de vérification simulés dans chaque bras
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Les participants effectueront 100 essais de vérification de médicaments fictifs dans chacun des 3 groupes. La charge de travail de chaque groupe sera mesurée par l'indice de charge de travail de la NASA (TLX). Les 5 dimensions du TLX évaluées sont : la demande mentale, l'effort, la demande temporelle, la performance et la frustration. Pour chaque dimension, les participants indiqueront leur réponse à une seule question. Pour 4 des dimensions, les extrémités de l'échelle de Likert sont « très faible » et « très élevé ». La dimension performance est inversée, et les extrémités sont « parfait » et « échec ». Les participants effectuent ensuite 10 comparaisons par paires des dimensions en indiquant quelle dimension ils considèrent comme un facteur plus important (par exemple, effort contre frustration). Chaque score de catégorie multiplié par son nombre respectif de comparaisons par paires est additionné et divisé par 10 pour obtenir un score global pondéré de la charge de travail. Le résultat est un score global de charge de travail compris entre 1 et 20, les scores plus élevés indiquant une charge de travail plus élevée. |
Après avoir complété 100 essais de vérification simulés dans chaque bras
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Convivialité
Délai: Après avoir terminé 100 essais de vérification simulée dans chaque bras
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Les participants réaliseront 100 essais de vérification de médicaments fictifs dans chacun des 3 groupes (Aucune aide MI, Scénario 1 et Scénario 2).
Après avoir terminé 100 essais, les participants évalueront l'interface de vérification fictive à l'aide de l'échelle de convivialité du système (SUS).
Le SUS est composé de 10 énoncés pour lesquels les participants indiquent leur accord en utilisant une échelle de Likert en 5 points allant de tout à fait d'accord à pas du tout d'accord.
Les questions numérotées impaires ont une réponse positive et les questions numérotées paires sont notées inversement.
Les scores sont additionnés et multipliés par 2,5 pour obtenir un score SUS final.
Les scores SUS vont de 0 à 100, les scores les plus élevés indiquant une meilleure convivialité.
Un score SUS moyen est considéré comme étant de 68.
Tout score inférieur à 50 est « Non acceptable ».
Les scores entre 51 et 70 sont considérés comme « Marginaux », ceux au-dessus de 71 sont considérés comme « Acceptables », et ceux à 80 ou plus indiquent une haute convivialité.
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Après avoir terminé 100 essais de vérification simulée dans chaque bras
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Corey A Lester, PharmD, PhD, University of Michigan
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- HUM00241223
- 5R01LM013624 (Subvention/contrat des NIH des États-Unis)
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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