Use of Big Data and Machine Learning Methods in the Monitoring and Evaluation of Digital Health Programs in India: An Exploratory Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health programs, which encompass the subsectors of health information technology, mobile health, electronic health, telehealth, and telemedicine, have the potential to generate "big data." OBJECTIVE: Our aim is to evaluate two digital health programs in India-the maternal mobile messaging service (Kilkari) and the mobile training resource for frontline health workers (Mobile Academy). We illustrate possible applications of machine learning for public health practitioners that can be applied to generate evidence on program effectiveness and improve implementation. Kilkari is an outbound service that delivers weekly gestational age-appropriate audio messages about pregnancy, childbirth, and childcare directly to families on their mobile phones, starting from the second trimester of pregnancy until the child is one year old. Mobile Academy is an Interactive Voice Response audio training course for accredited social health activists (ASHAs) in India. METHODS: Study participants include pregnant and postpartum women (Kilkari) as well as frontline health workers (Mobile Academy) across 13 states in India. Data elements are drawn from system-generated databases used in the routine implementation of programs to provide users with health information. We explain the structure and elements of the extracted data and the proposed process for their linkage. We then outline the various steps to be undertaken to evaluate and select final algorithms for identifying gaps in data quality, poor user performance, predictors for call receipt, user listening levels, and linkages between early listening and continued engagement. RESULTS: The project has obtained the necessary approvals for the use of data in accordance with global standards for handling personal data. The results are expected to be published in August/September 2019. CONCLUSIONS: Rigorous evaluations of digital health programs are limited, and few have included applications of machine learning. By describing the steps to be undertaken in the application of machine learning approaches to the analysis of routine system-generated data, we aim to demystify the use of machine learning not only in evaluating digital health education programs but in improving their performance. Where articles on analysis offer an explanation of the final model selected, here we aim to emphasize the process, thereby illustrating to program implementors and evaluators with limited exposure to machine learning its relevance and potential use within the context of broader program implementation and evaluation. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/11456.
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 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 | 0,117 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».