Forebygging av medisindispenseringsfeil i apotekpraksis med tolkbar maskinintelligens
Studieoversikt
Status
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Farmasøyter utfører for tiden en uavhengig dobbeltsjekk for å identifisere legemiddelvalgfeil før de kan nå pasienten. Bruk av maskinintelligens (MI) for å støtte dette kognitive beslutningsarbeidet til farmasøyter eksisterer imidlertid ikke i praksis. I stedet stoler farmasøyter utelukkende på referansebilder av medisinen som de kan sammenligne med reseptbelagte hetteglass. Tidligere forskning har vist at beslutningsstøttesystemer effektivt kan forbedre effektiviteten og nøyaktigheten av helsetjenester, samtidig som de forhindrer bivirkninger. Det er imidlertid lite kjent om hvordan MI-teknologier påvirker farmasøytenes arbeidsytelse og kognitive etterspørsel.
For å lette det langsiktige symbiotiske forholdet mellom farmasøytene og MI-systemet, må det etableres god tillit. Mens tillit har blitt identifisert som den sentrale faktoren for effektiv menneske-maskin-teaming, oppstår problemer når mennesker setter uberettiget tillit til automatiserte teknologier ikke setter nok tillit til dem. Overtillit til automatisering kan føre til selvtilfredshet og automatiseringsskjevhet. For eksempel kan farmasøytene stole på MI-systemet i den grad de blindt aksepterer enhver anbefaling fra systemet. Under tillit kan føre til at farmasøyten ikke blir brukt og potensiell oppgivelse av MI-systemet.
Videre er det lite kjent om tidspunktet for MI-rådene om farmasøyters arbeidsprestasjoner. For eksempel kan det å vise MIs råd mens farmasøyten utfører medisinverifiseringsoppgaven gi andre resultater enn å vise MIs råd etter at farmasøyten tok sin avgjørelse.
Studiens etterforskere har utviklet et MI-system for klassifisering av medisinbilder. Målet med denne studien er å undersøke effektiviteten av timingen av MI-råd for å avgjøre om det resulterer i lavere oppgavetid, økt nøyaktighet og økt tillit til MI.
Studietype
Registrering (Faktiske)
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
Michigan
-
Ann Arbor, Michigan, Forente stater, 48109
- University of Michigan
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Lisensiert farmasøyt i USA
- Alder 18 år og eldre ved visning
- PC/bærbar PC med Microsoft Windows 10 eller Mac (Macbook, iMac) med MacOS med nettleseren Google Chrome, Edge, Opera, Safari eller Firefox installert på enheten
- Skjermoppløsning på 1024x968 piksler eller mer
- En bærbar integrert webkamera eller USB-webkamera er også nødvendig for øyesporing.
Ekskluderingskriterier:
- Deltok i Wave 1 eller Wave 2
- Briller
- Ukorrigert grå stær, intraokulære implantater, glaukom eller permanent utvidet pupill
- Krev en skjermleser/forstørrelsesglass eller annen hjelpeteknologi for å bruke datamaskinen
- Unormale øyebevegelser eller justering (lat øye, skjeling, nystagmus)
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Annen
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Crossover-oppdrag
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Eksperimentell: Ingen MI-hjelp
Ingen MI-hjelp vil bli presentert under verifiseringsoppgavene
|
Deltakerne vil fullføre medisinbekreftelsesoppgaven uten MI-hjelp
Deltakerne vil motta MI i form av en popup-melding dersom deres avgjørelse avviker fra MIs avgjørelse.
MI-hjelp vil vises samtidig med de utfylte bildene og referansebildene.
|
|
Eksperimentell: Scenario #1
MI-hjelp vil bli presentert i form av en pop-up-melding deltakerens beslutning avviker fra MIs bestemmelse.
|
Deltakerne vil fullføre medisinbekreftelsesoppgaven uten MI-hjelp
Deltakerne vil motta MI i form av en popup-melding dersom deres avgjørelse avviker fra MIs avgjørelse.
MI-hjelp vil vises samtidig med de utfylte bildene og referansebildene.
|
|
Eksperimentell: Scenario #2
MI-hjelp vil vises samtidig med de utfylte bildene og referansebildene.
|
Deltakerne vil fullføre medisinbekreftelsesoppgaven uten MI-hjelp
Deltakerne vil motta MI i form av en popup-melding dersom deres avgjørelse avviker fra MIs avgjørelse.
MI-hjelp vil vises samtidig med de utfylte bildene og referansebildene.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Reaksjonstid
Tidsramme: Gjennom verifiseringsoppgaven
|
Forskjell i oppgavetid målt i antall sekunder fra oppgaven startes til et legemiddelbilde godkjennes eller avvises
|
Gjennom verifiseringsoppgaven
|
|
Beslutningsnøyaktighet
Tidsramme: Gjennom verifiseringsoppgaven
|
Forskjell i deteksjonsrate målt ved antall legemiddelverifiseringsfeil på tvers av alle deltakere i Arm/Group.
|
Gjennom verifiseringsoppgaven
|
|
Tillitsendring
Tidsramme: Etter hver prøve i Scenario 1 og 2
|
Deltakere vil fullføre 100 falske medisinverifiseringsforsøk i hver av studiearmene (dvs. Scenario 1, Scenario 2 og Ingen hjelp). Etter hvert forsøk i Scenario 1 og Scenario 2 vil deltakerne bruke en visuell analog skala (VAS) for å svare på spørsmålet: "Hvor mye stoler du på KI-rådgivningen?" Endepunktene på den 100-punkts VAS er 'Ikke i det hele tatt' til 'Stoler fullstendig'. Deltakere indikerer sin tillitsnivå til MI-rådgivningen etter hvert forsøk på en skala fra 1-100, med høyere poeng som indikerer større tillitsnivåer. Tillitsendringen, målt med den visuelle analoge skalaen, vil bli beregnet ved hjelp av følgende formel: Tillitsendring (i) = Tillit(i) - Tillit(i - 1), hvor i=2, 3, ..., 100. For å beregne en enkelt, sammenfattet verdi for Tillitsendring-variabelen innenfor et spesifikt scenario, gjennomsnittliggjøres de individuelle Tillitsendring-poengene målt fra forsøkene. Denne gjennomsnittsmetoden gir en omfattende måling av hvordan tilliten endret seg gjennom scenariets varighet. |
Etter hver prøve i Scenario 1 og 2
|
|
Tillit
Tidsramme: Postintervensjon i scenario 1 og 2.
|
Tillit vil bli vurdert ved bruk av Muir & Moray's (1996) Tillit i automatisering skala.
Poengsummer varierer fra 0 til 100 med høyere poengsummer som indikerer høyere nivåer av tillit.
|
Postintervensjon i scenario 1 og 2.
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Kognitiv innsats
Tidsramme: Gjennom hele verifiseringsoppgaven
|
Deltakernes øyebevegelser ble sporet ved hjelp av et nettleserbasert online øyesporingssystem.
Utfallsmålet er forskjellen i kognitiv innsats målt ved antall fikseringer i de definerte områdene av interesse: fyllbilde, referansebilde eller MI-plott.
Høyere fikseringsrater indikerer gjentatt interesse i et bestemt område.
|
Gjennom hele verifiseringsoppgaven
|
|
Kognitiv innsats
Tidsramme: Gjennom verifiseringsoppgaven
|
Deltakernes øyebevegelser ble sporet ved hjelp av et nettbasert øyesporingssystem.
Målet er forskjellen i kognitiv innsats målt ved varigheten av fiksasjoner i de definerte områdene av interesse: fyllbilde, referansebilde eller MI-plot.
Lengre fiksasjonsvarighet indikerer en høyere kognitiv belastning.
|
Gjennom verifiseringsoppgaven
|
|
Arbeidsbelastning
Tidsramme: Etter å ha fullført 100 mock-verifiseringsforsøk i hver arm
|
Deltakerne vil fullføre 100 simulert legemiddelverifiseringstester i hver av de 3 armene. Arbeidsbelastningen for hver arm vil bli målt ved NASA Task Load Index (TLX). De 5 TLX-dimensjonene som vurderes er: mental etterspørsel, innsats, tidsmessig etterspørsel, prestasjon og frustrasjon. For hver dimensjon vil deltakerne angi sitt svar på et enkelt spørsmål. For 4 av dimensjonene er endepunktene på Likert-skalaen 'veldig lav' og 'veldig høy'. Prestasjonsdimensjonen er omvendt scoret, og endepunktene er 'perfekt' og 'feil'. Deltakerne fullfører deretter 10 parvise sammenligninger av dimensjonene ved å angi hvilken dimensjon de anser som en viktigere faktor (f.eks. innsats vs frustrasjon). Hver kategoriskore multiplisert med sin respektive parvise sammenligningsantall summeres og deles på 10 for å få en samlet vektet arbeidsbelastningsscore. Resultatet er en samlet arbeidsbelastningsscore mellom 1 og 20, hvor høyere score indikerer høyere arbeidsbelastning. |
Etter å ha fullført 100 mock-verifiseringsforsøk i hver arm
|
|
Brukervennlighet
Tidsramme: Etter å ha fullført 100 mock-verifiseringsforsøk i hver arm
|
Deltakerne vil fullføre 100 falske medisinverifiseringsforsøk i hver av de 3 gruppene (Ingen MI-hjelp, Scenario 1 og Scenario 2).
Etter å ha fullført 100 forsøk, vil deltakerne vurdere den falske verifiseringsgrensesnittet ved hjelp av System Usability Scale (SUS).
SUS består av 10 påstander som deltakerne indikerer sin enighet med ved hjelp av en 5-punkts Likert-skala som strekker seg fra sterkt enig til sterkt uenig.
Oddetallsspørsmål har et positivt svar og partallsspørsmål er omvendt skåret.
Poengsummer summeres og multipliseres med 2,5 for å få en endelig SUS-poengsum.
SUS-poengsummer varierer fra 0 til 100, der høyere poengsummer indikerer bedre brukervennlighet.
En gjennomsnittlig SUS-poengsum anses å være 68.
Alt under 50 er "Ikke akseptabelt".
Poengsummer mellom 51-70 anses som "Marginal", de over 71 anses som "Akseptabel", og de på 80 eller høyere indikerer høy brukervennlighet.
|
Etter å ha fullført 100 mock-verifiseringsforsøk i hver arm
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Corey A Lester, PharmD, PhD, University of Michigan
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Faktiske)
Studiet fullført (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Andre studie-ID-numre
- HUM00241223
- 5R01LM013624 (U.S. NIH-stipend/kontrakt)
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
produkt produsert i og eksportert fra USA
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .