Conceptual Framework for Development of Comprehensive e-Health Evaluation Tool
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The main objective of this study was to develop an e-health evaluation tool based on a conceptual framework including relevant theories for evaluating use of technology in health programs. This article presents the development of an evaluation framework for e-health programs. MATERIALS AND METHODS: The study was divided into three stages: Stage 1 involved a detailed literature search of different theories and concepts on evaluation of e-health, Stage 2 plotted e-health theories to identify relevant themes, and Stage 3 developed a matrix of evaluation themes and stages of e-health programs. RESULTS: The framework identifies and defines different stages of e-health programs and then applies evaluation theories to each of these stages for development of the evaluation tool. This framework builds on existing theories of health and technology evaluation and presents a conceptual framework for developing an e-health evaluation tool to examine and measure different factors that play a definite role in the success of e-health programs. The framework on the horizontal axis divides e-health into different stages of program implementation, while the vertical axis identifies different themes and areas of consideration for e-health evaluation. CONCLUSIONS: The framework helps understand various aspects of e-health programs and their impact that require evaluation at different stages of the life cycle. The study led to the development of a new and comprehensive e-health evaluation tool, named the Khoja-Durrani-Scott Framework for e-Health Evaluation.
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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 | 0,083 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».