Best Practice Guidance for Digital Contact Tracing Apps: A Cross-disciplinary Review of the Literature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital contact tracing apps have the potential to augment contact tracing systems and disrupt COVID-19 transmission by rapidly identifying secondary cases prior to the onset of infectiousness and linking them into a system of quarantine, testing, and health care worker case management. The international experience of digital contact tracing apps during the COVID-19 pandemic demonstrates how challenging their design and deployment are. OBJECTIVE: This study aims to derive and summarize best practice guidance for the design of the ideal digital contact tracing app. METHODS: A collaborative cross-disciplinary approach was used to derive best practice guidance for designing the ideal digital contact tracing app. A search of the indexed and gray literature was conducted to identify articles describing or evaluating digital contact tracing apps. MEDLINE was searched using a combination of free-text terms and Medical Subject Headings search terms. Gray literature sources searched were the World Health Organization Institutional Repository for Information Sharing, the European Centre for Disease Prevention and Control publications library, and Google, including the websites of many health protection authorities. Articles that were acceptable for inclusion in this evidence synthesis were peer-reviewed publications, cohort studies, randomized trials, modeling studies, technical reports, white papers, and media reports related to digital contact tracing. RESULTS: Ethical, user experience, privacy and data protection, technical, clinical and societal, and evaluation considerations were identified from the literature. The ideal digital contact tracing app should be voluntary and should be equitably available and accessible. User engagement could be enhanced by small financial incentives, enabling users to tailor aspects of the app to their particular needs and integrating digital contact tracing apps into the wider public health information campaign. Adherence to the principles of good data protection and privacy by design is important to convince target populations to download and use digital contact tracing apps. Bluetooth Low Energy is recommended for a digital contact tracing app's contact event detection, but combining it with ultrasound technology may improve a digital contact tracing app's accuracy. A decentralized privacy-preserving protocol should be followed to enable digital contact tracing app users to exchange and record temporary contact numbers during contact events. The ideal digital contact tracing app should define and risk-stratify contact events according to proximity, duration of contact, and the infectiousness of the case at the time of contact. Evaluating digital contact tracing apps requires data to quantify app downloads, use among COVID-19 cases, successful contact alert generation, contact alert receivers, contact alert receivers that adhere to quarantine and testing recommendations, and the number of contact alert receivers who subsequently are tested positive for COVID-19. The outcomes of digital contact tracing apps' evaluations should be openly reported to allow for the wider public to review the evaluation of the app. CONCLUSIONS: In conclusion, key considerations and best practice guidance for the design of the ideal digital contact tracing app were derived from the literature.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle