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Enregistrement W2091865253 · doi:10.2196/jmir.1672

A Holistic Framework to Improve the Uptake and Impact of eHealth Technologies

2011· review· en· W2091865253 sur OpenAlexaff
Julia E.W.C. van Gemert‐Pijnen, Nicol Nijland, Maarten van Limburg, Hans C. Ossebaard, Saskia M. Kelders, Günther Eysenbach, E.R. Seydel

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2011
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesUniversity of Twente
Mots-cléseHealthHealth careInterdependenceKnowledge managementDigital healthComputer scienceSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many eHealth technologies are not successful in realizing sustainable innovations in health care practices. One of the reasons for this is that the current development of eHealth technology often disregards the interdependencies between technology, human characteristics, and the socioeconomic environment, resulting in technology that has a low impact in health care practices. To overcome the hurdles with eHealth design and implementation, a new, holistic approach to the development of eHealth technologies is needed, one that takes into account the complexity of health care and the rituals and habits of patients and other stakeholders. OBJECTIVE: The aim of this viewpoint paper is to improve the uptake and impact of eHealth technologies by advocating a holistic approach toward their development and eventual integration in the health sector. METHODS: To identify the potential and limitations of current eHealth frameworks (1999-2009), we carried out a literature search in the following electronic databases: PubMed, ScienceDirect, Web of Knowledge, PiCarta, and Google Scholar. Of the 60 papers that were identified, 44 were selected for full review. We excluded those papers that did not describe hands-on guidelines or quality criteria for the design, implementation, and evaluation of eHealth technologies (28 papers). From the results retrieved, we identified 16 eHealth frameworks that matched the inclusion criteria. The outcomes were used to posit strategies and principles for a holistic approach toward the development of eHealth technologies; these principles underpin our holistic eHealth framework. RESULTS: A total of 16 frameworks qualified for a final analysis, based on their theoretical backgrounds and visions on eHealth, and the strategies and conditions for the research and development of eHealth technologies. Despite their potential, the relationship between the visions on eHealth, proposed strategies, and research methods is obscure, perhaps due to a rather conceptual approach that focuses on the rationale behind the frameworks rather than on practical guidelines. In addition, the Web 2.0 technologies that call for a more stakeholder-driven approach are beyond the scope of current frameworks. To overcome these limitations, we composed a holistic framework based on a participatory development approach, persuasive design techniques, and business modeling. CONCLUSIONS: To demonstrate the impact of eHealth technologies more effectively, a fresh way of thinking is required about how technology can be used to innovate health care. It also requires new concepts and instruments to develop and implement technologies in practice. The proposed framework serves as an evidence-based roadmap.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0160,010
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0160,016
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,350
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 268
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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