Building Research Capacity: Results of a Feasibility Study Using a Novel mHealth Epidemiological Data Collection System Within a Gestational Diabetes Population
Notice bibliographique
Résumé
Public health researchers have traditionally relied on individual self-reporting when collecting much epidemiological surveillance data. Data acquisition can be costly, difficult to acquire, and the data often notoriously unreliable. An interesting option for the collection of individual health (or indicators of individual health) data is the personal smartphone. Smartphones are ubiquitous, and the required infrastructure is well-developed across Canada, including many remote areas. Researchers and health professionals are asking themselves how they might exploit increasing smartphone uptake for the purposes of data collection, hopefully leading to improved individual and public health. A novel smartphone-based epidemiological data collection and analysis system has been developed by faculty and students from the CEPHIL (Computational Epidemiology and Public Health Informatics) Lab in the Department of Computer Science at the University of Saskatchewan. A pilot feasibility study was then designed to examine possible relationships between smartphone sensor data, surveys and individual clinical data within a population of pregnant women. The study focused on the development of Gestational Diabetes (GDM), a transient condition during pregnancy, but with serious potential post-birth complications for both mother and child. The researchers questioned whether real-time smartphone data could improve the clinical management and outcomes of women at risk for developing GDM, enabling earlier treatment. The initial results from this small study did not show improved prediction of GDM, but did demonstrate that real-time individual health and sensor data may be readily collected and analyzed efficiently while maintaining confidentiality. Because the original version of the data collection software could only run on Android phones, this often meant the study participants were required to carry two phones, and this often meant the study phone was not carried, and therefore data not collected. The lessons learned will greatly inform future research.
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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 | 0,082 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».