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【2h】

Adaptive design of a clinical decision support tool: What the impact on utilization rates means for future CDS research

机译：临床决策支持工具的自适应设计：对利用率的影响对未来的CDS研究意味着什么

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OBJECTIVEWe employed an agile, user-centered approach to the design of a clinical decision support tool in our prior integrated clinical prediction rule study, which achieved high adoption rates. To understand if applying this user-centered process to adapt clinical decision support tools is effective in improving the use of clinical prediction rules, we examined utilization rates of a clinical decision support tool adapted from the original integrated clinical prediction rule study tool to determine if applying this user-centered process to design yields enhanced utilization rates similar to the integrated clinical prediction rule study.>MATERIALS & METHODS: We conducted pre-deployment usability testing and semi-structured group interviews at 6 months post-deployment with 75 providers at 14 intervention clinics across the two sites to collect user feedback. Qualitative data analysis is bifurcated into immediate and delayed stages; we reported on immediate-stage findings from real-time field notes used to generate a set of rapid, pragmatic recommendations for iterative refinement. Monthly utilization rates were calculated and examined over 12 months.
机译：目的我们在先前的综合临床预测规则研究中采用了一种以用户为中心的敏捷方法来设计临床决策支持工具，该方法获得了很高的采用率。为了了解应用此以用户为中心的过程来适应临床决策支持工具是否有效地改善了临床预测规则的使用，我们检查了从原始综合临床预测规则研究工具改编而来的临床决策支持工具的利用率，以确定是否应用这种以用户为中心的设计过程可以提高利用率，类似于综合临床预测规则研究。>材料和方法：我们在部署后6个月进行了部署前可用性测试和半结构化小组访谈在这两个站点的14个干预诊所中有75位提供者，以收集用户反馈。定性数据分析分为立即阶段和延迟阶段。我们报告了来自实时现场记录的即时发现，这些记录用于生成一组快速，实用的迭代优化建议。计算并检查了12个月内的每月利用率。

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