Participatory Methods to Engage Health Service Users in the Development of Electronic Health Resources: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When health service providers (HSP) plan to develop electronic health (eHealth) resources for health service users (HSU), the latter's involvement is essential. Typically, however, HSP, HSU, and technology developers engaged to produce the resources lack expertise in participatory design methodologies suited to the eHealth context. Furthermore, it can be difficult to identify an established method to use, or determine how to work stepwise through any particular process. OBJECTIVE: We sought to summarize the evidence about participatory methods and frameworks used to engage HSU in the development of eHealth resources from the beginning of the design process. METHODS: We searched for studies reporting participatory processes in initial development of eHealth resources from 2006 to 2016 in 9 bibliographic databases: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, Emcare, Cochrane Library, Web of Science, ACM Guide to Computing Literature, and IEEE Xplore. From 15,117 records initially screened on title and abstract for relevance to eHealth and early participatory design, 603 studies were assessed for eligibility on full text. The remaining 90 studies were rated by 2 reviewers using the Mixed Methods Appraisal Tool Version 2011 (Pluye et al; MMAT) and analyzed with respect to health area, purpose, technology type, and country of study. The 30 studies scoring 90% or higher on MMAT were included in a detailed qualitative synthesis. RESULTS: Of the 90 MMAT-rated studies, the highest reported (1) health areas were cancer and mental disorders, (2) eHealth technologies were websites and mobile apps, (3) targeted populations were youth and women, and (4) countries of study were the United States, the United Kingdom, and the Netherlands. Of the top 30 studies the highest reported participatory frameworks were User-Centered Design, Participatory Action Research Framework, and the Center for eHealth Research and Disease Management (CeHRes) Roadmap, and the highest reported model underpinning development and engagement was Social Cognitive Theory. Of the 30 studies, 4 reported on all the 5 stages of the CeHRes Roadmap. CONCLUSIONS: The top 30 studies yielded 24 participatory frameworks. Many studies referred to using participatory design methods without reference to a framework. The application of a structured framework such as the CeHRes Roadmap and a model such as Social Cognitive Theory creates a foundation for a well-designed eHealth initiative that ensures clarity and enables replication across participatory design projects. The framework and model need to be clearly articulated and address issues that include resource availability, responsiveness to change, and the criteria for good practice. This review creates an information resource for future eHealth developers, to guide the design of their eHealth resource with a framework that can support further evaluation and development. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42017053838; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=53838.
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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 | 0,116 | 0,274 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».