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Enregistrement W4229335321 · doi:10.1111/hex.13506

Meaningful patient and public involvement in digital health innovation, implementation and evaluation: A systematic review

2022· review· en· W4229335321 sur OpenAlexaboutno aff
Rebecca Baines, Hannah Bradwell, Katie Edwards, Sebastian Stevens, Samantha Prime, John Tredinnick‐Rowe, Miles Sibley, Arunangsu Chatterjee

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewMEDLINEComputer scienceKnowledge managementData sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The importance of meaningfully involving patients and the public in digital health innovation is widely acknowledged, but often poorly understood. This review, therefore, sought to explore how patients and the public are involved in digital health innovation and to identify factors that support and inhibit meaningful patient and public involvement (PPI) in digital health innovation, implementation and evaluation. METHODS: Searches were undertaken from 2010 to July 2020 in the electronic databases MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL, Scopus and ACM Digital Library. Grey literature searches were also undertaken using the Patient Experience Library database and Google Scholar. RESULTS: Of the 10,540 articles identified, 433 were included. The majority of included articles were published in the United States, United Kingdom, Canada and Australia, with representation from 42 countries highlighting the international relevance of PPI in digital health. 112 topic areas where PPI had reportedly taken place were identified. Areas most often described included cancer (n = 50), mental health (n = 43), diabetes (n = 26) and long-term conditions (n = 19). Interestingly, over 133 terms were used to describe PPI; few were explicitly defined. Patients were often most involved in the final, passive stages of an innovation journey, for example, usability testing, where the ability to proactively influence change was severely limited. Common barriers to achieving meaningful PPI included data privacy and security concerns, not involving patients early enough and lack of trust. Suggested enablers were often designed to counteract such challenges. CONCLUSIONS: PPI is largely viewed as valuable and essential in digital health innovation, but rarely practised. Several barriers exist for both innovators and patients, which currently limits the quality, frequency and duration of PPI in digital health innovation, although improvements have been made in the past decade. Some reported barriers and enablers such as the importance of data privacy and security appear to be unique to PPI in digital innovation. Greater efforts should be made to support innovators and patients to become meaningfully involved in digital health innovations from the outset, given its reported benefits and impacts. Stakeholder consensus on the principles that underpin meaningful PPI in digital health innovation would be helpful in providing evidence-based guidance on how to achieve this. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: This review has received extensive patient and public contributions with a representative from the Patient Experience Library involved throughout the review's conception, from design (including suggested revisions to the search strategy) through to article production and dissemination. Other areas of patient and public contributor involvement include contributing to the inductive thematic analysis process, refining the thematic framework and finalizing theme wording, helping to ensure relevance, value and meaning from a patient perspective. Findings from this review have also been presented to a variety of stakeholders including patients, patient advocates and clinicians through a series of focus groups and webinars. Given their extensive involvement, the representative from the Patient Experience Library is rightly included as an author of this review.

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)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,241
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,241
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,453
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,087 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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