Heuristic Evaluation of Ehealth Interventions: Establishing Standards That Relate to the Therapeutic Process Perspective
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the number of available eHealth interventions aimed at treating behavioral and mental health challenges has been growing. From the perspective of health care providers, there is a need for eHealth interventions to be evaluated prior to clinical trials and for the limited resources allocated to empirical research to be invested in the most promising products. Following a literature review, a gap was found in the availability of eHealth interventions evaluation principles related to the patient experience of the therapeutic process. This paper introduces principles and concepts for the evaluation of eHealth interventions developed as a first step in a process to outline general evaluation guidelines that relate to the clinical context from health care providers' perspective. Our approach was to conduct a review of literature that relates to the examination of eHealth interventions. We identified the literature that was most relevant to our study and used it to define guidelines that relate to the clinical context. We then compiled a list of heuristics we found to be useful for the evaluation of eHealth intervention products' suitability for empirical examination. Four heuristics were identified with respect to the therapeutic process: (1) the product's ease of use (ie, usability), (2) the eHealth intervention's compatibility with the clinical setting, (3) the presence of tools that make it easier for the user to engage in therapeutic activities, and (4) the provision of a feasible therapeutic pathway to growth. We then used this set of heuristics to conduct a detailed examination of MyFitnessPal. This line of work could help to set the bar higher for product developers and to inform health care providers about preferred eHealth intervention designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».