Design Considerations in Development of a Mobile Health Intervention Program: The TEXT ME and TEXTMEDS Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) has huge potential to deliver preventative health services. However, there is paucity of literature on theoretical constructs, technical, practical, and regulatory considerations that enable delivery of such services. OBJECTIVES: The objective of this study was to outline the key considerations in the development of a text message-based mHealth program; thus providing broad recommendations and guidance to future researchers designing similar programs. METHODS: We describe the key considerations in designing the intervention with respect to functionality, technical infrastructure, data management, software components, regulatory requirements, and operationalization. We also illustrate some of the potential issues and decision points utilizing our experience of developing text message (short message service, SMS) management systems to support 2 large randomized controlled trials: TEXT messages to improve MEDication adherence & Secondary prevention (TEXTMEDS) and Tobacco, EXercise and dieT MEssages (TEXT ME). RESULTS: The steps identified in the development process were: (1) background research and development of the text message bank based on scientific evidence and disease-specific guidelines, (2) pilot testing with target audience and incorporating feedback, (3) software-hardware customization to enable delivery of complex personalized programs using prespecified algorithms, and (4) legal and regulatory considerations. Additional considerations in developing text message management systems include: balancing the use of customized versus preexisting software systems, the level of automation versus need for human inputs, monitoring, ensuring data security, interface flexibility, and the ability for upscaling. CONCLUSIONS: A merging of expertise in clinical and behavioral sciences, health and research data management systems, software engineering, and mobile phone regulatory requirements is essential to develop a platform to deliver and manage support programs to hundreds of participants simultaneously as in TEXT ME and TEXTMEDS trials. This research provides broad principles that may assist other researchers in developing mHealth programs.
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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 | 0,054 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».