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Enregistrement W2607284843 · doi:10.2196/mhealth.7044

A Framework for the Study of Complex mHealth Interventions in Diverse Cultural Settings

2017· article· en· W2607284843 sur OpenAlexafffundvenue
Marion Maar, Karen Yeates, Nancy Perkins, Lisa Boesch, Diane Hua‐Stewart, Peter P. Liu, Jessica Sleeth, Sheldon W. Tobe

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of OttawaSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreQueen's UniversityNOSM UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGrand Challenges Canada
Mots-clésmHealthPsychological interventionPsychologyMedicineInternet privacyComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To facilitate decision-making capacity between options of care under real-life service conditions, clinical trials must be pragmatic to evaluate mobile health (mHealth) interventions under the variable conditions of health care settings with a wide range of participants. The mHealth interventions require changes in the behavior of patients and providers, creating considerable complexity and ambiguity related to causal chains. Process evaluations of the implementation are necessary to shed light on the range of unanticipated effects an intervention may have, what the active ingredients in everyday practice are, how they exert their effect, and how these may vary among recipients or between sites. OBJECTIVE: Building on the CONSORT-EHEALTH (Consolidated Standards of Reporting Trials of Electronic and Mobile HEalth Applications and onLine TeleHealth) statement and participatory evaluation theory, we present a framework for the process evaluations for mHealth interventions in multiple cultural settings. We also describe the application of this evaluation framework to the implementation of DREAM-GLOBAL (Diagnosing hypertension-Engaging Action and Management in Getting Lower BP in Indigenous and LMIC [low- and middle-income countries]), a pragmatic randomized controlled trial (RCT), and mHealth intervention designed to improve hypertension management in low-resource environments. We describe the evaluation questions and the data collection processes developed by us. METHODS: Our literature review revealed that there is a significant knowledge gap related to the development of a process evaluation framework for mHealth interventions. We used community-based participatory research (CBPR) methods and formative research data to develop a process evaluation framework nested within a pragmatic RCT. RESULTS: Four human organizational levels of participants impacted by the mHealth intervention were identified that included patients, providers, community and organizations actors, and health systems and settings. These four levels represent evaluation domains and became the core focus of the evaluation. In addition, primary implementation themes to explore in each of the domains were identified as follows: (1) the major active components of the intervention, (2) technology of the intervention, (3) cultural congruence, (4) task shifting, and (5) unintended consequences. Using the four organizational domains and their interaction with primary implementation themes, we developed detailed evaluation research questions and identified the data or information sources to best answer our questions. CONCLUSIONS: Using DREAM-GLOBAL to illustrate our approach, we succeeded in developing an uncomplicated process evaluation framework for mHealth interventions that provide key information to stakeholders, which can optimize implementation of a pragmatic trial as well as inform scale up. The human organizational level domains used to focus the primary implementation themes in the DREAM-GLOBAL process evaluation framework are sufficiently supported in our research, and the literature and can serve as a valuable tool for other mHealth process evaluations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02111226; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02111226 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6oxfHXege).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,305
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations65
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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