mHealth Technology Design and Evaluation for Early Childhood Health Promotion: Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent increases in smartphone ownership among underserved populations have inspired researchers in medicine, computing, and health informatics to design and evaluate mobile health (mHealth) interventions, specifically for those supporting child development and growth. Although these interventions demonstrate possible effectiveness at larger scales, few of these interventions are evaluated to address racial disparities and health equity, which are known factors that affect relevance, uptake, and adherence in target populations. OBJECTIVE: In this study, we aimed to identify and document the current design and evaluation practices of mHealth technologies that promote early childhood health, with a specific focus on opportunities for those processes to address health disparities and health equity. METHODS: We completed a systematic literature review of studies that design and evaluate mHealth interventions for early childhood health promotion. We then analyzed these studies to identify opportunities to address racial disparities in early- and late-stage processes and to understand the potential efficacy of these interventions. RESULTS: Across the literature from medical, computing, and health informatics fields, we identified 15 articles that presented a design or evaluation of a parent-facing health intervention. We found that using mobile-based systems to deliver health interventions was generally well accepted by parents of children aged <5 years. We also found that, when measured, parenting knowledge of early childhood health topics and confidence to engage in health-promoting behaviors improved. Design and evaluation methods held internal consistency within disciplines (eg, experimental study designs were the most prevalent in medical literature, while computing researchers used user-centered design methods in computing fields). However, there is little consistency in design or evaluation methods across fields. CONCLUSIONS: To support more interventions with a comprehensive design and evaluation process, we recommend attention to design at the intervention (eg, reporting content sources) and system level; interdisciplinary collaboration in early childhood health intervention development can lead to large-scale deployment and success among populations. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022359797; https://tinyurl.com/586nx9a2.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».