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Public acceptability of computer-controlled antibiotic management: An exploration of automated dosing and opportunities for implementation - 28/12/18

Doi : 10.1016/j.jinf.2018.08.005 
Timothy M Rawson a, , Damien Ming a, Sally AN Gowers b, David ME Freeman c, Pau Herrero d, Pantelis Georgiou d, Anthony E Cass c, Danny O'Hare b, Alison H Holmes a
a National Institute for Health Research Health Protection Research Unit in Healthcare Associated Infections and Antimicrobial Resistance, Imperial College London, Hammersmith Campus, Du Cane Road, London W12 0NN, United Kingdom 
b Department of Bioengineering, Imperial College London, South Kensington Campus, London SW7 2AZ, United Kingdom 
c Department of Chemistry, Imperial College London, South Kensington Campus, London SW7 2AZ, United Kingdom 
d Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, South Kensington Campus, London SW7 2AZ, United Kingdom 

Corresponding author.

Summary

A paucity of data describing citizen perceptions of novel technologies, including those containing unsupervised computer-controlled systems is currently available. We explored citizen perceptions of using a microneedle biosensor and automated dose control system at a university public festival. Groups of citizens (from 2–6 people per group) attended a short demonstration of a microneedle biosensor and automated dosing system versus a traditional phlebotomy approach over a two-day public festival. Individual groups discussed and reached consensus on a number of short questions regarding their perceptions on the acceptability of such technology. Over the two days, 100 groups participated (56/100 day 1 and 44/100 day 2). The majority of individuals reported high acceptability of microneedle technology (median Likert score 9/10), but the majority believed that doctors should decide what dose of antibiotic is delivered (75/100; 75%). Groups concurred with the acceptability of microneedles to reduce blood tests and pain associated with them. However, concerns were reported over unsupervised computer-controlled programmes making decision about antibiotic dosing. This was driven by concerns over computer error and the inability of systems to contextualise decision making to the human and social context. Future work must consider the greater role of citizen engagement in the development of such technologies, to ensure their acceptability upon implementation in clinical practice.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Patient and public engagement, Biosensors, Machine learning


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Vol 78 - N° 1

P. 75-86 - janvier 2019 Retour au numéro
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