Problems and Barriers Related to the Use of Digital Health Applications: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of mobile health (mHealth) apps is increasing rapidly worldwide. More and more institutions and organizations develop regulations and guidelines to enable an evidence-based and safe use. In Germany, mHealth apps fulfilling predefined criteria (Digitale Gesundheitsanwendungen [DiGA]) can be prescribed and are reimbursable by the German statutory health insurance scheme. Due to the increasing distribution of DiGA, problems and barriers should receive special attention. OBJECTIVE: This study aims to identify the relevant problems and barriers related to the use of mHealth apps fulfilling the criteria of DiGA. METHODS: This scoping review will follow published methodological frameworks and the PRISMA-Scr (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses Extension for Scoping Reviews) criteria. Electronic databases (MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and JMIR), reference lists of relevant articles, and grey literature sources will be searched. Two reviewers will assess the eligibility of the articles by a two-stage (title and abstract as well as full text) screening process. Only problems and barriers related to mHealth apps fulfilling the criteria of DiGA are included for this research. The identified studies will be categorized and analyzed with MAXQDA. RESULTS: This scoping review gives an overview of the available evidence and identifies research gaps regarding problems and barriers related to DiGA. The results are planned to be submitted to an indexed, peer-reviewed journal in the first quarter of 2022. CONCLUSIONS: This is the first review to identify the problems and barriers related to the use of mHealth apps fulfilling the German definition of DiGA. Nevertheless, the findings can be applied to other contexts and health care systems as well. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/32702.
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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 | 0,110 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,013 |
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 ».