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Enregistrement W2944012110 · doi:10.2196/13334

Frameworks, Models, and Theories Used in Electronic Health Research and Development to Support Self-Management of Cardiovascular Diseases Through Remote Monitoring Technologies: Protocol for a Metaethnography Review

2019· review· en· W2944012110 sur OpenAlexvenueno aff
Roberto Rafael Cruz-Martínez, Peter Daniel Noort, Rikke Aune Asbjørnsen, Johan Magnus van Niekerk, Jobke Wentzel, Robbert Sanderman, Julia E.W.C. van Gemert‐Pijnen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésProtocol (science)Knowledge managementMedicineComputer scienceData scienceManagement scienceProcess managementEngineeringAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic health (eHealth) is a multidisciplinary and rapidly evolving field, and thus requires research focused on knowledge accumulation, curation, and translation. Cardiovascular diseases constitute a global health care crisis in which eHealth can provide novel solutions to improve the efficiency and reach of self-management support for patients where they most need it: their homes and communities. A holistic understanding of eHealth projects focused on such case is required to bridge the multidisciplinary gap formed by the wide range of aims and approaches taken by the various disciplines involved. OBJECTIVE: The primary objective of this review is to facilitate a holistic interpretation of eHealth projects aimed at providing self-management support of cardiovascular diseases in the natural setting of patients, thus priming the use of remote monitoring technologies. The review aims to synthesize the operationalization of frameworks, models, and theories applied to the research and development process of eHealth. METHODS: We will use Noblit and Hare's metaethnography approach to review and synthesize researchers' and practitioners' reports on how they applied frameworks, models, and theories in their projects. We will systematically search the literature in 7 databases: Scopus, Web of Science, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, ACM Digital Library, and the Cochrane Library. We will thoroughly read and code selected studies to extract both raw and contextual data for the synthesis. The relation of the studies will be determined according to the elements of the frameworks, models, or theories the studies applied. We will translate these elements between each other and intend to synthesize holistic principles for eHealth development for the case at hand. RESULTS: The search strategy has been completed, data extraction is almost finalized, and the first synthesis approaches are underway. The search yielded 1224 citations and, after we applied the selection criteria, 17 articles remained. We expect to submit the final results for publication in 2019. CONCLUSIONS: This review is important because it aims to create a holistic understanding of a multidisciplinary topic at the crossroads of eHealth, cardiovascular diseases, and self-management. The value of metaethnography in contrast to other systematic review methods is that its synthesis approach seeks to generate a new understanding of a topic, while preserving the social and theoretical contexts in which findings emerge. Our results will show how useful this method can be in bridging the multidisciplinary gap of eHealth research and development, to inform and advance the importance of holistic approaches, while showcasing this approach for the case of self-management in cardiovascular diseases. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42018104397; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php? RecordID=104397 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/75H1kP1Mm). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13334.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,175
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1750,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,016
Bibliométrie0,0250,019
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,006

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 Opus0,626
Tête enseignante GPT0,687
Écart entre enseignants0,061 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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