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Enregistrement W3017476759 · doi:10.2196/19297

Agile Requirements Engineering and Software Planning for a Digital Health Platform to Engage the Effects of Isolation Caused by Social Distancing: Case Study

2020· article· en· W3017476759 sur OpenAlexvenueno aff
Edward Meinert, Madison Milne‐Ives, Svitlana Surodina, Ching Lam

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Oxford
Mots-clésSocial distanceAgile software developmentUsabilityComputer scienceSocial isolationDigital healthInternet privacyHealth carePsychologyMedicineHuman–computer interactionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Software engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social distancing and shielding measures have been put in place to reduce social interaction and slow the transmission of the coronavirus disease (COVID-19). For older people, self-isolation presents particular challenges for mental health and social relationships. As time progresses, continued social distancing could have a compounding impact on these concerns. OBJECTIVE: This project aims to provide a tool for older people and their families and peers to improve their well-being and health during and after regulated social distancing. First, we will evaluate the tool's feasibility, acceptability, and usability to encourage positive nutrition, enhance physical activity, and enable virtual interaction while social distancing. Second, we will be implementing the app to provide an online community to assist families and peer groups in maintaining contact with older people using goal setting. Anonymized data from the app will be aggregated with other real-world data sources to develop a machine learning algorithm to improve the identification of patients with COVID-19 and track for real time use by health systems. METHODS: Development of this project is occurring at the time of publication, and therefore, a case study design was selected to provide a systematic means of capturing software engineering in progress. The app development framework for software design was based on agile methods. The evaluation of the app's feasibility, acceptability and usability shall be conducted using Public Health England's guidance on evaluating digital health products, Bandura's model of health promotion, the Reach Effectiveness Adoption Implementation Maintenance (RE-AIM) framework and the Nonadoption, Abandonment and Challenges to the Scale-up, Spread and Suitability (NASSS) framework. RESULTS: Making use of a pre-existing software framework for health behavior change, a proof of concept was developed, and a multistage app development and deployment for the solution was created. Grant submissions to fund the project and study execution have been sought at the time of publication, and prediscovery iteration of the solution has begun. Ethical approval for a feasibility study design is being sought. CONCLUSIONS: This case study lays the foundations for future app development to combat mental and societal issues arising from social distancing measures. The app will be tested and evaluated in future studies to allow continuous improvement of the app. This novel contribution will provide an evidence-based exemplar for future app development in the space of social isolation and loneliness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations75
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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