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Intelligent split menus for data entry: a simulation study in general practice medicine.

机译:用于数据输入的智能拆分菜单:通用医学中的模拟研究。

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摘要

A compelling notion in menu design is that a few of the most frequently selected items should be placed as a hot list at the top of the menu. A few researchers have explored this type of interface control, known as a split menu, and have investigated the identification of the hot-list items by statistical analysis of past data. We extend the technique to automated development of dynamic hot-lists for entry of medication data in a General Practice setting. Using clinical data from 113,000 visits, a statistical model is developed and evaluated by simulated data entry of cases held back from training. Simulated SOAP note entry shows 12-item hot lists to hold over 70% of desired drug and diagnosis selections. Intelligent split menus should improve user efficiency if current selection methods require 3 seconds or more per item. A demonstration prototype can be downloaded over the Web.
机译:菜单设计中一个令人信服的概念是,应将一些最常选择的项目作为热点列表放置在菜单顶部。一些研究人员已经研究了这种界面控制类型,称为拆分菜单,并通过对过去数据的统计分析来研究对热点列表项的识别。我们将技术扩展到动态热列表的自动开发,以便在“一般执业”设置中输入药物数据。利用来自113,000次就诊的临床数据,开发了统计模型,并通过模拟数据输入了从培训中受阻的病例进行评估。模拟的SOAP注释条目显示了12个项目的热门列表,可容纳70%以上的所需药物和诊断选择。如果当前选择方法每个项目需要3秒或更长时间,则智能拆分菜单应提高用户效率。演示原型可以通过Web下载。

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