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Enregistrement W4200505306 · doi:10.2196/32660

Investigating the Implementation of SMS and Mobile Messaging in Population Screening (the SIPS Study): Protocol for a Delphi Study

2021· article· en· W4200505306 sur OpenAlexvenueno aff
Amish Acharya, Gaby Judah, Hutan Ashrafian, Viknesh Sounderajah, Nick Johnstone-Waddell, Anne Stevenson, Ara Darzi

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health EnglandPatient Safety Translational Research CentreDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésProtocol (science)Short Message ServicePopulationText messagingComputer scienceWorld Wide WebMobile deviceDelphi methodMedicineInternet privacyTelecommunicationsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of mobile messaging, including SMS, and web-based messaging in health care has grown significantly. Using messaging to facilitate patient communication has been advocated in several circumstances, including population screening. These programs, however, pose unique challenges to mobile communication, as messaging is often sent from a central hub to a diverse population with differing needs. Despite this, there is a paucity of robust frameworks to guide implementation. OBJECTIVE: The aim of this protocol is to describe the methods that will be used to develop a guide for the principles of use of mobile messaging for population screening programs in England. METHODS: This modified Delphi study will be conducted in two parts: evidence synthesis and consensus generation. The former will include a review of literature published from January 1, 2000, to October 1, 2021. This will elicit key themes to inform an online scoping questionnaire posed to a group of experts from academia, clinical medicine, industry, and public health. Thematic analysis of free-text responses by two independent authors will elicit items to be used during consensus generation. Patient and Public Involvement and Engagement groups will be convened to ensure that a comprehensive item list is generated that represents the public's perspective. Each item will then be anonymously voted on by experts as to its importance and feasibility of implementation in screening during three rounds of a Delphi process. Consensus will be defined a priori at 70%, with items considered important and feasible being eligible for inclusion in the final recommendation. A list of desirable items (ie, important but not currently feasible) will be developed to guide future work. RESULTS: The Institutional Review Board at Imperial College London has granted ethical approval for this study (reference 20IC6088). Results are expected to involve a list of recommendations to screening services, with findings being made available to screening services through Public Health England. This study will, thus, provide a formal guideline for the use of mobile messaging in screening services and will provide future directions in this field. CONCLUSIONS: The use of mobile messaging has grown significantly across health care services, especially given the COVID-19 pandemic, but its implementation in screening programs remains challenging. This modified Delphi approach with leading experts will provide invaluable insights into facilitating the incorporation of messaging into these programs and will create awareness of future developments in this area. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/32660.

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)0,170
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1700,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,011

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 Opus0,493
Tête enseignante GPT0,707
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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