L’oculomotrie Comment ça marche ? Qu’est-ce qu’on en fait ?

Exemple de recherche : les alertes médicales dans les systèmes de prescription informatisés - Wipfli 2012 D’abord qu’est-ce qu’une alerte ? Imaginez-vous dans la peau d’un praticien en train de prescrire un médicament classique à un patient dans un système de prescription informatisée. Voilà typiquement le genre de message que vous allez rencontrer. C’est ce que l’on appelle une alerte, qui obéit à des règles implémentées dans le système en fonction des données patient. C’est tant mieux pour la sécurité des patients me direz.vous, mais avec l’inflation des règles que les hopitaux ajoutent pour se protéger, ces messages se sont multipliés. Les études montrent que 49-96 % des alertes ne sont pas prises en compte (méta-analyse de van der Sijs et al., 2006) Manque de spécificité des alertes Alertes répétitives

Modèle des trois niveaux de décision de Rasmussen (1986) Donner un exemple (gloups) Principe 1 : Identifier les trois niveaux d’information pour chaque alerte

Distraction et tâche interruptive (McFarlane & Latorella, 2002) Principe 2 : Rassembler les alertes dans une zone spécifique pour permettre un traitement différé.

Etude expérimentale Une interface conçue selon ces deux principes devrait permettre : une diminution de l’effet de distraction entre la tâche principale et la tâche interruptive une plus grande efficience une appréciation plus positive

Méthode Population Matériel N = 22 dont 3 médecins internes, 8 novices et 11 expérimentés Recrutés aux Hôpitaux Universitaires de Genève et au centre médical universitaire Matériel 8 scénarios médicaux reconstruits Simulateur de prescription avec 19 alertes en deux versions Questionnaire ASQ (Lewis, 2003) Eye tracker Tobii T120

Exemple de test utilisateur avec approche expérimentale Comparaison de deux interfaces de prescription Wipfli, R. (2012). Decision making in dynamic work situations: Building a framework for medical alerts in computerized drug prescription. Thèse de l’Université de Genève.

Version classique

Méthode : Version adaptée

Procédure et design Entretien ASQ ASQ Test 1 Test 2 Version de l’interface Groupe de scénarios N=6 AD A CL B N=5 Les deux versions de l’interface en intra-sujet, deux groupes de scénarios équivalents, ordre contrebalancé.

Parcours oculomoteur Films (cl_example.avi, ad_example.avi)

Résultats : inspection visuelle Version classique Version adaptée t-Test Fixations sur zones d’alerte 31.79% 23.42% p < 0.01 Transitions entre zones d’alerte et zone de prescription 57.81 41.29 p = 0.059 > > Moindre effet d’attention partagée mais moins de temps passé sur les alertes Niveau d’information « connaissance » peu consulté sur la version adaptée

Résultats : performances Version classique Version adaptée t-Test Temps de résolution [s] 146 117 p = 0.053 Alertes rejetées 0.67 1.86 p = 0.01 Alertes ouvertes 7.45 4.35 p < 0.001 Presc. Validées / signées 8.67 7.95 Égalité : p < 0.05 Prescriptions corrigées 2.90 2.33 > < > = Pas de différence entre médecins expérimentés et novices

Résultats : utilisabilité perçue ASQ (Lewis, 1995) – Echelle de Lickert en 7 points Version classique Version adaptée t-Test Facilité d’utilisation 5.36 4.64 NS Efficience 5.55 p < .05 Support à l’activité 5.05 3.86 p < .01 Satisfaction générale 5.32 4.38 > = ASQ – After scenario questionnaire

Discussion Principe de la centralisation des alertes Version adaptée plus efficiente pour traitement des cas équivalent … mais moins de temps passé sur les alertes Principe des trois niveaux d’information Les médecins ont ouvert moins souvent les informations de niveau connaissance dans la version adaptée Accessibilité en deux clics n’est pas à retenir Au total, moins bonne perception de l’interface adaptée Bien qu’efficience observée plus grande

Limites et perspectives Limites de l’étude : Seulement un hôpital, un échantillon limité des services médicaux, situation « de labo » Le design expérimental ne permet pas de dissocier l’effet de chaque principe. Recherches futures : Les principes et leur implémentation Quel impact de la présentation des alertes sur le processus de décision médicale ?