Web-Based Interventions for Behavior Change and Self-Management: Potential, Pitfalls, and Progress
Notice bibliographique
Résumé
The potential advantages of using the Internet to deliver self-care and behavior-change programs are well recognized. An aging population combined with the increasing prevalence of long-term conditions and more effective medical interventions place financial strain on all health care systems. Web-based interventions have the potential to combine the tailored approach of face-to-face interventions with the scalability of public health interventions that have low marginal costs per additional user. From a patient perspective, Web-based interventions can be highly attractive because they are convenient, easily accessible, and can maintain anonymity/privacy. Recognition of this potential has led to research in developing and evaluating Web-based interventions for self-management of long-term conditions and behavior change. Numerous systematic reviews have confirmed the effectiveness of some Web-based interventions, but a number of unanswered questions still remain. This paper reviews the progress made in developing and evaluating Web-based interventions and considers three challenging areas: equity, effectiveness, and implementation. The impact of Web-based interventions on health inequalities remains unclear. Although some have argued that such interventions can increase access to underserved communities, there is evidence to suggest that reliance on Web-based interventions may exacerbate health inequalities by excluding those on the "wrong" side of the digital divide. Although most systematic reviews have found a positive effect on outcomes of interest, effect sizes tend to be small and not all interventions are successful. Further work is needed to determine why some interventions work and others do not. This includes considering the "active ingredients" or mechanism of action of these complex interventions and the context in which they are used. Are there certain demographic, psychological, or clinical factors that promote or inhibit success? Are some behaviors or some clinical problems more amenable to change by computer-based interventions? Equally problematic is the issue of implementation and integration of such programs into routine clinical practice. Many eHealth projects end when the research is concluded and fail to become part of mainstream clinical care. One way of addressing these challenges is to apply the Medical Research Council framework for developing, evaluating, and implementing complex interventions. This includes having a strong theoretical foundation, developing a proposed mechanism or pathway of action, ensuring that the evaluation adequately reflects this proposed pathway, and considering implementation from the beginning of the development process.
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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 | 0,078 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».