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介紹小說teleophthalmology技術有潛力減少不必要的和不準確的社區醫院驗光實踐和眼睛之間的推薦服務,因此改善患者獲得適當和及時的眼部護理。然而,很少有人知道的可接受性和主持人和障礙實現這些技術在現實生活中。
和分析方法理論上通知,定性研究將探索病人和醫療保健專業人士的觀點teleophthalmology護理和人工智能決策支持係統模型。結合坐落在社區醫院驗光實踐和觀察眼服務,一種定性采訪病人和醫療保健專業人士和self-audiorecordings醫療專業人員將會進行。參與者將有目的的選擇從4到5附屬醫院眼科服務和6 - 8社區驗光實踐。目的將招募30-36病人和30醫護人員從醫院眼科驗光服務和社區實踐。所有與參與者的訪談將audiorecorded,許可,逐字抄錄下來的。數據從訪談、觀察和self-audiorecordings將分析主題,將通知正常化過程理論和歸納的方法。
道德和傳播道德已經收到從London-Bromley研究倫理委員會批準。結果將通過在眼科學術期刊和會議報告,衛生服務研究、管理研究和人機交互。
- 眼科學
- 醫療視網膜
- 初級護理
這是一個開放的分布式依照創作共用署名4.0條Unported (4.0) CC許可,允許他人複製、分配、混音、轉換和發展這項工作為任何目的,提供了最初的工作是正確地引用,執照的鏈接,並表明是否變化。看到的:https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
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本研究的優點和局限性
本研究的大型多中心研究的一部分(愛馬仕的研究),集體將提供真實的證據小說teleophthalmology技術的實現。
這項研究的一個重要力量的主持人和障礙分析的實現小說teleophthalmology技術從多個利益相關者的觀點包括病人和中小學眼保健專業人員。
本研究的另一個優點是使用多個方法(觀察,訪談,self-audiorecording)收集數據從多個附屬醫院眼科服務和社區驗光實踐在英格蘭。
本研究的一個限製是,大多數麵試將通過視頻會議或電話,限製研究者與受訪者建立融洽關係的能力。
介紹
眼科是英格蘭最繁忙的門診之一,占所有醫院門診病人的8%的上座率。1大多數醫院眼科服務(他)推薦來自社區驗光師(CO)在高街眼鏡商實踐,初級眼保健的主要提供者是誰在英國。2視網膜疾病(如黃斑疾病、視網膜血管疾病和疑似視網膜眼淚/分遣隊的)最被稱為條件。3日益增長的使用光學相幹斷層掃描技術(10月)在公司實踐被認為導致了增加視網膜轉診到醫院。4個510月是一種非侵入性的生成高分辨率的掃描技術,三維圖像的視網膜。610月改變了眼科實踐在過去的十年中,導致更好的檢測和了解常見視網膜條件,如年齡相關性黃斑變性(AMD)。6然而,這項技術在改善視網膜的成功照顧病人可能已經被轉診過程有限公司和他之間。不必要的和不準確的推薦,從公司和赤字rereferrals回答他的常見問題在推薦過程中,增加二級護理的負擔,因此,延遲獲得及時的眼部護理的病人需要它。2 3因此,迫切需要探索可能的解決方案來改善轉診流程和管理病人流有限公司和他之間。
Teleophthalmology已成為一個可行的替代提供眼部護理,可以改善病人的及時和適當的關懷。7號到9號Teleophthalmology意味著提供眼科護理使用信息和通信技術在遠處。8 10各種眼部護理交付模式得益於teleophthalmology已報告。例如,凱弗雷等8確認了62個離散模型的護理,可以提高teleophthalmology,包括眼睛檢查,耐心協商,緊急服務、監督程序、人員培訓和遠程監督。在推薦過程中,teleophthalmology服務通常包括初級衛生保健專業人士(如社區驗光師)獲取圖像(如10月,裂隙燈或視網膜成像)和傳輸通過電子係統二級護理。8二級護理的眼科醫生然後評論這些圖像,決定管理的情況下,病人可能涉及會議,遠程監控他們在初級保健或繼續管理。8 11Teleophthalmology分類中可以有幾個好處。例如,在一個範圍審查,teleophthalmology被發現有助於減少麵對麵的約會與眼科醫生通過減少16% - -48%不恰當的和不必要的推薦。7同樣,實現遠程視網膜成像進行推薦減少患者的等待時間去看眼科醫生從14周4周。7Teleophthalmology被發現改善老年患者的眼部護理專家和減少工作負載專家中心和不必要的訪問。10病人也報道了高水平的滿意度teleophthalmology服務由於減少了成本和時間旅行,以及提高可訪問性服務。11係統最近的一份研究報告也強調潛在的teleophthalmology作為另一種眼保健交付模型,證明其可行性和成本效益管理各種眼條件在好幾個國家包括英國。12此外,近年來,人工智能(AI)的進步,尤其是在深度學習,蘊含著巨大的希望擴大teleophthalmology的使用。13 - 16深度學習可以提高推薦通過識別患者更容易開發一個特定的條件和需要緊急護理或頻繁的跟進,增加病人的訪問適當的眼部護理。13日15最近的一些研究已經證明了可比的深度學習算法的專家診斷不同的眼部條件。14 17 18例如,在一項研究中,深入學習算法達到或超過專家的表現在評估緊急推薦10月兩組獨立的掃描(n = 997, n = 116)視網膜的一係列條件。17同樣,深入學習算法的準確性評估AMD從眼底圖像被發現與人類專家相比介於88.4%和91.6%之間。18
然而,盡管有這些有希望的結果,篩選推薦通過teleophthalmology實際上是有限的。例如,COVID-19大流行期間,一段與采用遠程醫療應用程序中,增加有關19初級保健驗光師不太願意采用的上下文中teleophthalmology推薦。20.雖然這項研究並沒有深入探索原因采用有限,這一發現並不令人驚訝。一般來說,實現數字衛生幹預措施在實踐中被公認為是複雜的多個組件時應考慮實現。21 - 24日這些包括專業人員和病人接受技術、員工培訓和教育,改變員工的角色和實踐,組織文化、能力和準備接受創新和更廣泛的上下文(例如,政策法規)。22日24眼科推薦深學習算法的應用也帶來了一係列新的挑戰。例如,數據安全和隱私相關風險,從假陰性診斷以及潛在的危害,可能會影響深度學習算法的實現和接受臨床圖像分類。14 - 16
深度學習算法的特點是缺乏透明度或explainability,有時也稱為“黑盒”現象,使醫護人員和病人很難理解他們到達他們的輸出。14日15日17這就提出了一個問題:衛生專業人員和患者是否會信任的使用推薦的“黑盒”。17大多數工作增加explainability AI模型集中在事後解釋的發展輸出,使用方法等特點的地圖。然而,這些解釋是基於有限的訪問的內部工作模型和被批評為缺乏穩定性,以及失敗測試的實用性和魯棒性。25解決事後缺點,不解自明的人工智能,即複雜的可說明的模型構建,自下而上地提出和發展。這些產生內在的解釋模型,同時仍然保持高性能。26日27日總的來說,最近的證據表明,teleophthalmology和人工智能決策支持工具有可能改善轉診過程有限公司和他之間。然而,提高吸收這些技術在實踐中,重要的是識別的因素促進或阻礙其實現。
目的和目標
先前的研究協調員和teleophthalmology實現的障礙主要集中在糖尿病性視網膜病變篩查,28 - 30有限的研究專注於主持人和障礙之間的轉診過程有限公司和他對其他視網膜條件。因此,本研究旨在評估患者和醫療保健專業人士接受,障礙和推動者,采用兩個創新數字技術支持有限公司之間的轉診路徑和他。這些是teleophthalmology平台和Moorfields-DeepMind人工智能決策支持係統(DSS)。人機交互(HCI)方法將使用在這項研究中,了解專業人員和病人互動與提出技術解決方案以及上下文,這些技術將會實現。五個研究目標地址本研究的總體目標:
理解當前的工作流和實踐公司的工作人員和病人,他識別關鍵用戶需求teleophthalmology工具從兩組的觀點。
了解工作流程和實踐公司實踐和他的工作人員和病人已經建立teleophthalmology路徑識別技術、後勤和人類在實踐中影響teleophthalmology實現的因素。
確定因素,塑造專業人員和病人的態度,和信任,Moorfields-DeepMind AI,如何適當的方式呈現信息灌輸信心。
理解和工作實踐是否可能改變後Moorfields-DeepMind AI的采用。
確定因素緩解數字轉診平台的部署,以確保可接受性和接受所有的用戶組,采用和理解過程。
和分析方法
愛馬仕的研究
當前協議側重於定性的詳細設計元素的Teleophthalmology-enabled和AI-ready轉診路徑有限公司推薦的視網膜疾病審判”(愛馬仕的研究)。愛馬仕是一個介入優勢集群隨機試驗,旨在比較推薦疑似視網膜疾病的標準做法teleophthalmology數碼有限公司和他之間的聯係。substudy也進行的試驗試驗數據評估集成人工智能DSS的診斷準確性(Moorfields-DeepMind算法)視網膜疾病的自動推薦推薦。詳細介紹愛馬仕的研究方法。31日本文將提出的定性研究元素實現上運行在這兩項研究提供證據。
研究設計和設置
理論上通知,將會進行定性研究來探索病人和醫療保健專業人士的觀點teleophthalmology保健和人工智能DSS模型。位於觀察與半結構式訪談與醫療保健專業人士,半結構式訪談患者和self-audiorecording醫療專業人員將進行。這種方法將使我們能夠理解的語境兩個新技術將會實現,重點了解工作流程,實踐和用戶需求,以及識別潛在的障礙和主持人去實現。它還將使我們獲得深入的了解員工和病人的期望與新技術的實現和經驗。這項研究將在赫斯4 - 5和6 - 8進行驗光社區實踐。數據收集計劃開始於2021年11月和2022年5月結束。
參與者選擇
抽樣
立意抽樣將適用於招募參與者有關病人和專業團體的代表。這種類型的抽樣用於選擇那些最有可能產生有價值的數據。32病人選擇參與者是否符合下列標準:
能夠用英語交流,理解研究並給予知情同意。
成人(≥18年)參加相關公司實踐經曆了一個10月掃描。
個人意見的公司有任何懷疑的視網膜條件(包括幹AMD、濕性AMD、糖尿病視網膜病變、黃斑水腫,黃斑孔,外層膜,中央漿液chorioretinopathy遺傳眼病)。
患者視網膜條件不經常想起診斷或使用一個10月掃描或那些條件,防止收購優質10月將被排除在外。這包括周邊視網膜並發症如周邊視網膜變性,視網膜撕裂,視網膜脫離,外圍retinochoroidal腫瘤,外套的疾病,早產兒視網膜病變,家族性滲出性玻璃體,鐮狀細胞性視網膜病變。
專業參與者將包括公司和臨床醫生(醫生或專業驗光師)2年以上經驗的獨立實踐視網膜在赫斯診所。一些參與者的特征(如他們的經驗水平)將在招聘,確保監控不同觀點都包含在示例。
參與者將被從三個設置:(1)社區驗光診所在控製臂(達到teleophthalmology);(2)社區驗光診所幹涉臂(post-transitioning teleophthalmology)和(3)赫斯。這些設置將幫助我們理解和比較實施前後經驗和工作實踐新的teleophthalmology技術,以及識別障礙和主持人在實施。總共赫斯4 - 5和6 - 8社區驗光實踐從控製手臂和3 - 4(3 - 4實踐實踐幹預手臂)都包括在這項研究。
的觀察,預計將獲得有價值的洞察力從觀察總共10 - 15 clinician-patient磋商(3 - 5磋商在每個設置)。這些數字是估計的基礎上,研究小組先前的知識和經驗在醫療設置進行觀察。然而,從最初幾個觀察洞察力將進一步通知協商的數量需要達到足夠的觀測數據的輸入。
采訪,目的是麵試總共30-36病人從6到8公司實踐(從每個參與公司5 - 6例)和30醫療專業人員(10在每個設置,注意的是,許多參與的公司實踐雇傭人數少於5驗光師)。數據飽和,也就是說,任何新的信息出現的抽樣單位,還將指導樣本大小。33 34醫療專家幹預臂或post-transitioning teleophthalmology之前應該有足夠的經驗與teleophthalmology平台參與麵試。然而,我們沒有一個特定的時期暴露於該平台的目標是獲得實踐的不同觀點在不同階段的實現。
self-audiorecording,目的是收集self-audiorecordings轉診醫療專業人員參與公司決策和他。
方法的方法
觀察
觀察重點是理解一般臨床實踐和工作程序。因此,觀察可能涉及病人,但未明確那些疑似視網膜疾病。社區經理驗光實踐和二次眼科診所將接近實踐獲得許可進行觀察。
麵試
兩組將進行采訪。
第一次的麵試將專注於個人懷疑視網膜疾病。隻有病人接受10月,在公司的意見,有任何懷疑的視網膜條件將被邀請參加麵試。病人潛在的參與者將被邀請參加磋商後在參與實踐。驗光師將解釋這項研究潛在的參與者,突出它的目的,可能的優點和缺點,它意味著什麼。潛在參與者將獲得足夠的時間去思考他們的參與和問問題的研究。研究者將調用潛在參與者獲得他們的決定參與和書臨時麵試日期為那些同意參與。麵試將在驗光實踐參與者招募,或通過電話或視頻會議。
第二組的采訪將專注於專業參加他和社區驗光實踐,誰將被邀請參加麵試的人員。采訪專業參與者將通過視頻會議進行,或者在醫院實踐。
Self-audiorecording
在最初接受醫療保健專業人員在社區驗光實踐和他,參與者將被邀請參加self-audiorecording數據收集運動下麵描述。
數據收集和分析
理論方法
大多數數字衛生幹預措施可以看作是複雜的幹預措施包括多個組件交互的個體和組織兩個層麵。21 23 35顯式使用理論透鏡在評估這些幹預措施的實現可以提高我們的理解的因素可能會影響他們的成功或失敗。36 37在這項研究中,正常化過程理論(NPT)將被用作一個理論透鏡在收集和分析數據。《不擴散核武器條約》是關於理解和解釋的因素可能促進或抑製複雜幹預整合到日常實踐。38 39《不擴散核武器條約》側重於理解個人和團體的工作需要做一個複雜的幹預成為“正常化”和嵌入在實踐中,特別是在醫療環境中。39-42因此,這一理論的起點是理解當前的實踐,也就是說,人們如何工作和他們做什麼。40《不擴散核武器條約》包括四個組件,在實踐中確定一個複雜幹預的正常化。39 40這些是:(1)相幹性,是指參與者的理解與之相關的新技術和實踐;(2)認知參與,是指參與者進行的準備和使用的技術;(3)集體行動,這是指參與者的工作使用的技術和(4)反射監控,指參與者的評價的新技術。23 39 42有證據表明,《不擴散核武器條約》的結構在各種情況下的穩定性和一致性,提倡使用評估,描述或改善複雜的實現潛在的幹預措施。39 41 43《不擴散核武器條約》也被用於探索用戶,包括病人和醫療保健專業人士,數字衛生幹預措施的預期以及障礙和主持人與這些幹預措施,37 42 44 45雖然有限的證據是可用teleophthalmology和人工智能DSS。在這項研究中,設想,不擴散核武器條約》的使用將有助於更好地理解這兩種技術在日常實踐的實現過程和識別因素可能導致一個成功的實現。
設計的觀察、訪談和self-audiorecordings
觀察
觀察的目的是熟悉的環境兩個創新技術將會實現。特別是,它將致力於建立一個理解當前的實踐和工作程序,並確定之間的任何差異工作流實踐。這是重要的一步,因為人們做什麼,了解他們工作在現實生活中是不擴散核武器條約》的核心焦點。此外,發現觀測將幫助設置上下文的半結構式訪談與醫療保健專業人士。後者將被用於更深入討論和衛生保健專業人士就什麼也不會工作在實踐中這將有助於識別teleophthalmology平台的用戶需求。
觀察將在所有設置(驗光實踐和赫斯),關注clinician-patient交互在診斷和轉診過程。具體地說,研究人員將現場筆記工作流,如何推薦決策和溝通病人,臨床醫師與新的teleophthalmology平台交互,交互過程中經驗豐富的主持人或障礙。為了便於捕捉這些數據,流量和序列模型將使用從上下文設計工作。46流模型描述了溝通與協調模式,完成這項工作很重要,而序列模型表示的詳細步驟以完成任務和問題的人,他們可能會遇到在做。46詳細的工作模型圖將保持在公司和他進行觀察。
麵試
麵試的目的是為了獲得預期的深入理解,認知和經驗,病人和衛生專業人員與teleophthalmology平台。所有訪談將半結構式,允許我們解決研究目標,根據《不擴散核武器條約》,同時跟進新見解,因為他們出現。47所有專業的參與者將采訪一次,選擇參加另外兩個簡短的采訪。這些額外的采訪的目的是獲得專業人士的反思傾向采用人工智能工具和AI收養後改變他們的工作方式。兩種方法將被用於進行半結構式訪談與醫療保健專業人士:上下文調查訪談和關鍵事件法。
背景調查是一個方法常用在人機交互領域獲得一個深刻的理解用戶的工作實踐。46 48它是基於這樣一個前提:默認用戶意識到自己的工作實踐,他們都沉浸在他們的日常活動。46理解他們的行為,揭示他們的動機、意圖和策略,觀察並和他們說話是很重要的在他們執行他們的日常活動。46換句話說,背景調查涉及與問題進行觀察和跟蹤他們理解手頭的工作。47在這項研究中,背景調查與醫療保健專業人士將補充赫斯和驗光實踐的觀察。
關鍵的決策方法(CDM),起源於關鍵事件法,是一個認知任務分析方法用於引出專家知識。49CDM關注關鍵事件的回顧分析經驗的受訪者。50在人機交互研究的背景下,關鍵事件可以包含事件當技術失敗或係統經曆了特殊的要求。47CDM使用一組技術來最小化回憶偏見和幫助受訪者回憶盡可能準確地決策至關重要。50例如,技術包括探測被訪談者識別和描述一個特定的關鍵事件或事件從頭到尾。49研究者組成決定時間表並雇傭調查問題,讓應聘者提供修正或更多的細節。49應聘者也問的假設?了解可能發生的不同的問題。在這項研究中,關鍵事件訪談將與醫療專業的參與者進行幹預的手臂,獲得深入了解他們的看法和經驗與teleophthalmology平台以及在實踐中探索實施的障礙(例如,當平台失敗,原因)。
一種主題指南將用於所有訪談和將包括問題相關的研究課題和不擴散核武器條約》。主題指南將根據每組(病人和醫護人員的幹預和控製臂)以及適合使用的方法(背景調查和CDM)。麵試過程將遵循五個步驟進行人機交互的半結構式訪談。47步驟1(打開對話)旨在讓參與者放鬆和保證他們所需的知識和技能。步驟2(介紹研究)旨在介紹主題,確保參與者意識到目的,重申他們的機密性和退出的權利,請求許可記錄麵試。步驟3(開始麵試)旨在獲取上下文信息的參與者,如他們的角色,使用技術和經驗,這可能有助於製定後續問題。步驟4(在麵試)旨在獲得深入的信息接受調查的主題。NPT組件(一致性、認知參與,集體行動和反映監測)將通知在這一步的問題。一致性問題將集中在參與者的預期從teleophthalmology平台,以及它的感知利益和障礙。問題基於認知的參與將探索參與者的參與teleophthalmology平台和使用這種新技術時他們可能會麵臨的問題。關於集體行動將重點關注參與者的意見teleophthalmology平台眼保健的影響和實踐,以及可能需要變化,將這種新技術在常規做法。問題基於反思性監控將探索參與者的觀點teleophthalmology平台應該如何在未來實現。人工智能DSS的問題“黑盒”現象,以及最優的護理途徑,信心和信任將調查。 Probes such as anonymised screenshots from the digital referral platform and illustrative prototypes from the DeepMind algorithm will be used to support the exploration of the themes. Step 5 (closing the interview) will include ending the interview, providing the participant with an opportunity to express more thoughts, and thanking them for their contribution to the study and the design of the technology. All interviews will be audiorecorded, with participants’ permission, and transcribed verbatim.
Self-audiorecording
Self-audiorecording是檢查的方法證明了科學價值專家的決策過程。51self-audiorecordings是研究的目的以及是否接觸Moorfields-DeepMind AI轉診的決定改變了工作實踐社區驗光和他的專業人士。
社區驗光和他的參與者都將被邀請來記錄自己(self-audiorecord)大聲談論轉診的決定。Self-audiorecordings將醫療保健專業人士獨處時(即,在病人退出了房間,房間裏沒有研究員)。自動記錄後,一些醫療專業人士將通知Moorfields-DeepMind AI DSS的轉診的決定將使同樣的病人,而其他人沒有這個信息。分配組的參與者將跟隨愛馬仕的分配更廣泛的研究。參與者將不知道他們屬於哪一組,當他們第一次報名參加這項研究。這些衛生保健專業人士了解人工智能DSS轉診決定將進一步邀請記錄自己大聲談論人工智能DSS轉診的決定,以及它如何與原始人類轉診的決定。self-audiorecordings不是用來評估推薦但了解專家決策專家。
數據分析
數據收集和分析稍後將交叉,這樣數據采集分析早被發現。歸納和演繹主題分析從采訪中,將被用來分析數據後,觀察和self-audiorecordings布勞恩和克拉克的指導進行專題分析。52分析將開始與受益匪淺自己聽錄音帶,在早期的數據指出閱讀記錄和字段。開放的方法將遵循編碼的開始,最初的數據記錄和現場筆記將中非逐行,使有趣的代碼和見解來擺脫數據。分析將進行演繹,代碼將被告知研究問題。在一個分析方向,代碼將根據《不擴散核武器條約》結構(一致性、認知參與,集體行動和反映監測)。在這個方向上,編碼的記錄將由兩位研究者獨立(SA和JC)與不同背景(眼科和數字健康)。SA和JC將每兩周開會討論代碼和解決任何分歧的討論。相關的分析方向,編碼將在“semigrounded理論”的方式進行的,53,研究人員采用了專業學習和發展結構在編碼過程中同時仍然允許改變的方向數據的查詢分析。在這個分析方向,編碼記錄將由兩位研究者(GC和AA)誰將與更廣泛的研究小組討論雙周刊新興的見解。采訪的編碼方案將通知自動記錄的編碼,我們識別新興的主題和其進化(每個體參與者和主題)。跨分析方向,代碼將檢查相似之處,但差異和關係,將分為初步的主題。這些主題將編碼和編碼的文本進行審查並將被組織成最終的主題。更廣泛的研究小組將每月會麵,討論分析,初步和最終的主題。NVivo V.20軟件將用於管理數據分析。
病人和公眾參與
十八歲患者谘詢了愛馬仕的研究在準備階段。谘詢專注於患者teleophthalmology的一般看法,相信技術和潛在的擔憂客觀保健或減少與醫療保健專業人士的機會。患者對項目的核心概念的看法是積極的和病人認可teleophthalmology的潛在好處,如減少等待時間和不必要的訪問醫院。一些病人也強調了提供信息的重要性在出席社區驗光實踐途徑,經驗會在他們訪問和時間尺度獲取反饋。一般來說,患者輸入強化的重要性,介紹一個全麵的定性研究元素捕捉病人的眼保健的觀念在數字模型。
此外,這項研究是由一個指導委員會包括患者組的代表。指導委員會將滿足至少每年一次提供額外會議時需要輸入潛在協議修正案或在研究中遇到的問題。結束的研究彙報計劃與所有PPI貢獻者包括討論優先順序和傳播研究結果公眾和相關醫療保健專業人士。
道德和傳播
衛生研究機構和醫療和護理研究威爾士倫理批準取得了從London-Bromley研究倫理委員會(Rec ref數量:20 / LO / 1299)。參與者信息表將提供給所有潛在的參與者。書麵或音頻/視頻記錄之前將從所有參與者獲得知情同意參與這項研究。所有的采訪將在一個時間和地點進行方便的參與者。參與者會想起他們的權利退出這項研究沒有有負麵影響對他們的工作和他們所接受的治療。
所有數據處理通用數據保護法規後,英國數據保護法案2018年,衛生和社會保健的研究治理框架。參與者在研究保持匿名性和機密性。書麵知情同意表格將存儲在一個鎖著的內閣的主要研究員的辦公室。麵試將使用加密audiorecorders和錄音將被刪除從便攜式設備永久就轉移到一個文件夾限製出入大學開車回家。抄錄采訪的人將受到保密協議。將pseudonymised專業筆記和麵試記錄,這意味著任何個人信息將被刪除從數據分析之前,和參與者隻會識別使用研究身份證號碼。Pseudonymised數據和研究識別日誌將存儲在兩個不同的限製出入文件夾在大學的主驅動器。訪問數據將僅局限於研究小組。
結果將通過在眼科學術期刊和會議報告,衛生服務研究、管理研究和人機交互。
倫理語句
病人同意出版
倫理批準
衛生研究機構(HRA)和健康和護理研究威爾士(HCRW)倫理批準取得了從London-Bromley研究倫理委員會(Rec ref數量:20 / LO / 1299)。
引用
腳注
推特@annblandford, @konbalaskas
貢獻者AB和SA設計研究協議。AA和KB為研究設計做出了貢獻。SA準備手稿的初稿。AB, AA, JC, GC, RH和KB審查,導致隨後的草稿。所有作者手稿的最終草案進行審核和批準。
資金這項工作是由NIHR衛生技術評估授予數量18/182。AA是通過UKRI未來領袖獎學金資助的科研補助金/ S033009/1先生。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人和公眾參與病人和/或公眾參與設計,或行為,或報告,或傳播本研究計劃。是指部分進一步了解細節的方法。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。