Understanding Design Approaches and Evaluation Methods in mHealth Apps Targeting Substance Use: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use and use disorders in the United States have had significant and devastating impacts on individuals and communities. This escalating substance use crisis calls for urgent and innovative solutions to effectively detect and provide interventions for individuals in times of need. Recent mobile health (mHealth)-based approaches offer promising new opportunities to address these issues through ubiquitous devices. However, the design rationales, theoretical frameworks, and mechanisms through which users' perspectives and experiences guide the design and deployment of such systems have not been analyzed in any prior systematic reviews. OBJECTIVE: In this paper, we systematically review these approaches and apps for their feasibility, efficacy, and usability. Further, we evaluate whether human-centered research principles and techniques guide the design and development of these systems and examine how the current state-of-the-art systems apply to real-world contexts. In an effort to gauge the applicability of these systems, we also investigate whether these approaches consider the effects of stigma and privacy concerns related to collecting data on substance use. Lastly, we examine persistent challenges in the design and large-scale adoption of substance use intervention apps and draw inspiration from other domains of mHealth to suggest actionable reforms for the design and deployment of these apps. METHODS: Four databases (PubMed, IEEE Xplore, JMIR, and ACM Digital Library) were searched over a 5-year period (2016-2021) for articles evaluating mHealth approaches for substance use (alcohol use, marijuana use, opioid use, tobacco use, and substance co-use). Articles that will be included describe an mHealth detection or intervention targeting substance use, provide outcomes data, and include a discussion of design techniques and user perspectives. Independent evaluation will be conducted by one author, followed by secondary reviewer(s) who will check and validate themes and data. RESULTS: This is a protocol for a systematic review; therefore, results are not yet available. We are currently in the process of selecting the studies for inclusion in the final analysis. CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first systematic review to assess real-world applicability, scalability, and use of human-centered design and evaluation techniques in mHealth approaches targeting substance use. This study is expected to identify gaps and opportunities in current approaches used to develop and assess mHealth technologies for substance use detection and intervention. Further, this review also aims to highlight various design processes and components that result in engaging, usable, and effective systems for substance use, informing and motivating the future development of such systems. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/35749.
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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 | 0,179 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,007 |
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 ».