Designing eHealth that Matters via a Multidisciplinary Requirements Development Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Requirements development is a crucial part of eHealth design. It entails all the activities devoted to requirements identification, the communication of requirements to other developers, and their evaluation. Currently, a requirements development approach geared towards the specifics of the eHealth domain is lacking. This is likely to result in a mismatch between the developed technology and end user characteristics, physical surroundings, and the organizational context of use. It also makes it hard to judge the quality of eHealth design, since it makes it difficult to gear evaluations of eHealth to the main goals it is supposed to serve. OBJECTIVE: In order to facilitate the creation of eHealth that matters, we present a practical, multidisciplinary requirements development approach which is embedded in a holistic design approach for eHealth (the Center for eHealth Research roadmap) that incorporates both human-centered design and business modeling. METHODS: Our requirements development approach consists of five phases. In the first, preparatory, phase the project team is composed and the overall goal(s) of the eHealth intervention are decided upon. Second, primary end users and other stakeholders are identified by means of audience segmentation techniques and our stakeholder identification method. Third, the designated context of use is mapped and end users are profiled by means of requirements elicitation methods (eg, interviews, focus groups, or observations). Fourth, stakeholder values and eHealth intervention requirements are distilled from data transcripts, which leads to phase five, in which requirements are communicated to other developers using a requirements notation template we developed specifically for the context of eHealth technologies. RESULTS: The end result of our requirements development approach for eHealth interventions is a design document which includes functional and non-functional requirements, a list of stakeholder values, and end user profiles in the form of personas (fictitious end users, representative of a primary end user group). CONCLUSIONS: The requirements development approach presented in this article enables eHealth developers to apply a systematic and multi-disciplinary approach towards the creation of requirements. The cooperation between health, engineering, and social sciences creates a situation in which a mismatch between design, end users, and the organizational context can be avoided. Furthermore, we suggest to evaluate eHealth on a feature-specific level in order to learn exactly why such a technology does or does not live up to its expectations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».