A szolgáltatók döntéshozatalának javítása és az információs túlterheltség csökkentése információ-vizualizáció segítségével az EHR-ekben

Az elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR) az intenzív osztályosok fő adatforrásai. A komplex, elektronikus betegadatok szintetizálása kulcsfontosságú a hatékony ellátáshoz. Az EHR-ek egyrészt tartalmazzák a múltbeli orvosi adatok nyilvántartását, másrészt az új klinikai adatok jelenlegi folyamatos áramlását különböző forrásokból, például fiziológiai adatokból, laboratóriumi eredményekből, képalkotó vizsgálatokból és a klinikusok megjegyzéseiből. Ez a komplex, folyamatos betegadat-folyam hozzájárulhat az információs túlterheltséghez, ami gátat szabhat az adatok azonosításának, kinyerésének és értelmezésének kulcsfontosságú kognitív feladatai előtt. Az intenzív terápiás osztályok (ICU) szolgáltatóinak gyorsan kell szintetizálniuk több mint 200 változó adatait a kritikus ellátási körök során, miközben a kritikus állapotú betegek átlagosan 1348 egyéni adatpontot generálnak naponta. Az információs túlterheltséget az adatok félreértelmezésének kulcstényezőjeként azonosították, ami orvosi hibákhoz, például téves diagnózisokhoz vezet. Az információs túlterheltség jobb megértése – és a minimálisra csökkentése érdekében tett új erőfeszítések kivizsgálása – javíthatja a klinikusok munkafolyamatát és termelékenységét, valamint a betegek biztonságát. Ennek a tanulmánynak az a célja, hogy feltárja a jelenlegi adatok EHR-ben való megjelenítésének hatását az intenzív osztályos klinikusok kognitív munkaterhelésére, teljesítményére és elégedettségére. A kutatási terv vegyes módszereket alkalmaz, beleértve a szemkövetés értékelését és felméréseit is, hogy felmérje a jelenlegi EHR-interfészek hatékonyságát az intenzív osztályosok számára élő és szimulált környezetben.

A vizsgálók véletlenszerűen két csoportra osztják a beleegyező résztvevőket: a kontrollcsoportba (EHR) és a beavatkozási csoportba (AWARE). A Randomized Controlled Trial (RCT) keresztezése során az egyes csoportok szolgáltatói ugyanazokat a betegrekordokat tekintik át, és ugyanazokat a feladatokat végzik el, és ugyanazokat a felmérési eszközöket végzik el. A kontrollcsoportok szolgáltatói először két betegesetet vizsgálnak át intézményükben az EHR-ben (Epic vagy Cerner), majd két új esetet az AWARE-ban, az intervenciós csoport szolgáltatói pedig két betegesetet az AWARE-ban, majd két új esetet az EHR-ben. . Az esetek véletlenszerűen kerülnek kiválasztásra a sorrendi torzítás és a kiválasztási torzítás kiküszöbölése érdekében.

Az EHR-ben szereplő esetekben a résztvevők az intenzív osztályon szokásos rutinjuknak megfelelően navigálnak az EHR-ben, anélkül, hogy a vizsgálat előtt további képzéseket tartanának. Az AWARE eseteiben a résztvevők rövid képzési bemutatót kapnak a tanulmányozó csapattól, amely elmagyarázza az AWARE működését és kialakítását. Ezenkívül az RA minden munkamenet előtt egy nappal e-mailt küld a szolgáltatónak egy rövid bemutató videóval az AWARE-ről, hogy megismerje az eszközt.

A vizsgálatot szimulációs vagy biológiai viselkedési laboratóriumokban végzik minden helyszínen. A PI vagy kutatási asszisztens elmagyarázza a vizsgálati eljárást és megszerzi a hozzájárulását; A résztvevőket a Tobii Pro Fusion használatára kérik a foglalkozáson, a résztvevőknek nem kell semmit viselniük, a szemkövetőt a monitorra kell szerelni. A foglalkozás során a résztvevők 2 betegesetet tekintenek át az intézményi EHR-ben és kettőt az AWARE-ben. Miután a résztvevő befejezte a betegrekordok áttekintését, a kutatási asszisztens (RA) felkér a résztvevőnek egy sor döntésen alapuló kérdés-felelet tevékenységet, amelyek szóbeli válaszokat vagy feladatok elvégzését igénylik az EHR-ben vagy az AWARE-ben. A szolgáltató használhatja az EHR-t vagy az AWARE-t a Q&A tevékenység befejezéséhez. Az eseteket véletlenszerű sorrendben rendezik minden résztvevő számára, hogy elkerüljék a kiválasztást vagy a sorrendi torzítást. A használhatóság tesztelése után a kutatók felkérik a résztvevőt, hogy töltse ki a NASA-TLX felmérést és a System Usability Scale (SUS) skálát. A NASA-TLX az EHR használatának észlelt munkaterhelését méri, a SUS pedig az EHR használatának eredményeként jelentkező elégedettségi szintet. Minden ülés rögzítésre kerül.