Conducting Digital Health Care Research: Document Analysis of Challenges Experienced During Intervention Development and Feasibility Study Setup of an Internet-Administered Intervention for Parents of Children Treated for Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The design and conduct of research to develop, test, and evaluate complex health care interventions is challenging. Although the existing literature describes key challenges associated with the design and conduct of definitive (evaluation) trials, there is a lack of information concerning specific challenges associated with the intervention development phase and setup of feasibility studies. In particular, the literature is scarce concerning the challenges associated with conducting digital health care research, such as research on internet-administered interventions and research using digital features to support the execution of study procedures (eg, recruitment, consent, retention, and data collection and management). This study is conducted in the context of the intervention development and feasibility study setup phases of an internet-administered, guided, low-intensity cognitive behavioral therapy-based intervention for parents of children previously treated for cancer. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore the challenges experienced during the development phase of the internet-administered intervention and digital features to support the execution of the study procedures and a feasibility study setup. METHODS: To explore the key challenges experienced, we conducted a document analysis of written records from all study meetings held by the research team (meeting minutes) between June 7, 2018, and January 10, 2020, guided by a thematic analysis approach. Furthermore, discussion groups with members of the research team were held to develop a more detailed understanding of the key challenges experienced. Methods and results are reported in accordance with the relevant items from the Standards for Reporting Qualitative Research checklist. RESULTS: Six main themes were identified: decision-making and communication, expertise, external constraints, flexibility, planning and scheduling, and technical constraints. CONCLUSIONS: Significant challenges were experienced during the intervention development and setup phases of the feasibility study. Implications are discussed to inform future design, conduct, and planning of internet-administered intervention development and feasibility studies, especially within the context of digital health care research.
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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 | 0,174 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».