The Service of Research Analytics to Optimize Digital Health Evidence Generation: Multilevel Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The widespread adoption of digital health interventions for chronic disease self-management has catalyzed a paradigm shift in the selection of methodologies used to evidence them. Recently, the application of digital health research analytics has emerged as an efficient approach to evaluate these data-rich interventions. However, there is a growing mismatch between the promising evidence base emerging from analytics mediated trials and the complexity of introducing these novel research methods into evaluative practice. OBJECTIVE: This study aimed to generate transferable insights into the process of implementing research analytics to evaluate digital health interventions. We sought to answer the following two research questions: (1) how should the service of research analytics be designed to optimize digital health evidence generation? and (2) what are the challenges and opportunities to scale, spread, and sustain this service in evaluative practice? METHODS: We conducted a qualitative multilevel embedded single case study of implementing research analytics in evaluative practice that comprised a review of the policy and regulatory climate in Ontario (macro level), a field study of introducing a digital health analytics platform into evaluative practice (meso level), and interviews with digital health innovators on their perceptions of analytics and evaluation (microlevel). RESULTS: The practice of research analytics is an efficient and effective means of supporting digital health evidence generation. The introduction of a research analytics platform to evaluate effective engagement with digital health interventions into a busy research lab was ultimately accepted by research staff, became routinized in their evaluative practice, and optimized their existing mechanisms of log data analysis and interpretation. The capacity for research analytics to optimize digital health evaluations is highest when there is (1) a collaborative working relationship between research client and analytics service provider, (2) a data-driven research agenda, (3) a robust data infrastructure with clear documentation of analytic tags, (4) in-house software development expertise, and (5) a collective tolerance for methodological change. CONCLUSIONS: Scientific methods and practices that can facilitate the agile trials needed to iterate and improve digital health interventions warrant continued implementation. The service of research analytics may help to accelerate the pace of digital health evidence generation and build a data-rich research infrastructure that enables continuous learning and evaluation.
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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 | 0,084 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».