Evidence-Based mHealth Chronic Disease Mobile App Intervention Design: Development of a Framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile technology offers new capabilities that can help to drive important aspects of chronic disease management at both an individual and population level, including the ability to deliver real-time interventions that can be connected to a health care team. A framework that supports both development and evaluation is needed to understand the aspects of mHealth that work for specific diseases, populations, and in the achievement of specific outcomes in real-world settings. This framework should incorporate design structure and process, which are important to translate clinical and behavioral evidence, user interface, experience design and technical capabilities into scalable, replicable, and evidence-based mobile health (mHealth) solutions to drive outcomes. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to discuss the identification and development of an app intervention design framework, and its subsequent refinement through development of various types of mHealth apps for chronic disease. METHODS: The process of developing the framework was conducted between June 2012 and June 2014. Informed by clinical guidelines, standards of care, clinical practice recommendations, evidence-based research, best practices, and translated by subject matter experts, a framework for mobile app design was developed and the refinement of the framework across seven chronic disease states and three different product types is described. RESULTS: The result was the development of the Chronic Disease mHealth App Intervention Design Framework. This framework allowed for the integration of clinical and behavioral evidence for intervention and feature design. The application to different diseases and implementation models guided the design of mHealth solutions for varying levels of chronic disease management. CONCLUSIONS: The framework and its design elements enable replicable product development for mHealth apps and may provide a foundation for the digital health industry to systematically expand mobile health interventions and validate their effectiveness across multiple implementation settings and chronic diseases.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle