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Enregistrement W3031921602 · doi:10.2196/16781

Citizen-Patient Involvement in the Development of mHealth Technology: Protocol for a Systematic Scoping Review

2020· article· en· W3031921602 sur OpenAlexvenueno aff
Jorunn Bjerkan, Bridget Kane, Lisbeth Uhrenfeldt, Marit Veie, Mariann Fossum

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAalborg UniversitetNord universitet
Mots-clésmHealthProtocol (science)Systematic reviewMedicinePsychologyMEDLINEInternet privacyMedical educationKnowledge managementComputer scienceNursingAlternative medicinePolitical sciencePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The development of mobile technology for information retrieval and communication, both at individual and health organizational levels, has been extensive over the last decade. Mobile health (mHealth) technology is rapidly adapting to the health care service contexts to improve treatment, care, and effectiveness in health care services. OBJECTIVE: The overall aim of this scoping review is to explore the role of citizen-patient involvement in the development of mHealth technology in order to inform future interventions. By identifying key characteristics of citizen-patient involvement in system development, we aim to improve digital communication and collaboration between health care providers and citizen-patients, including sharing of health care data. METHODS: The systematic scoping review will follow the Joanna Briggs Institute methodology for scoping reviews by searching literature in 3 steps. We will include literature reporting on the public, citizens, and patients participating in the development of mobile technology for health care purposes in MEDLINE, CINAHL, Scopus, EMBASE, and ProQuest Dissertations and Theses. A preliminary search was completed in MEDLINE and Scopus. The screening process will be conducted by 2 of the authors. Data will be extracted using a data extraction tool prepared for the study. RESULTS: The study is expected to identify research gaps that will inform and motivate the development of mHealth technology. The final report is planned for submission to an indexed journal in November 2020. CONCLUSIONS: To our knowledge, this review will be the first review to provide knowledge about how citizen-patients participate in system developments for mHealth tools and the value that such involvement adds to the system development process. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/16781.

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)0,146
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1460,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,016
Bibliométrie0,0180,016
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,018

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 Opus0,605
Tête enseignante GPT0,688
Écart entre enseignants0,084 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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