Feasibility of a Platform Trial Design for the Development of Mobile Health Applications: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: A novel adaptive trial design called platform trials (PTs) may offer an effective, efficient, and unbiased approach to evaluate different developer versions of mobile health (m-health) apps. However, the feasibility of their use for this purpose is yet to be explored. Objective: This literature review aims to explore the reported challenges associated with the adaptive PT design to assess its feasibility for the development of m-health apps. Methods: A descriptive literature review using two databases (MEDLINE and Embase) was conducted. Documents published in English between 1947 and September 20, 2020, were eligible for inclusion. Results: The titles and abstracts of 758 records were screened after which 179 full-text articles were assessed for eligibility. A total of 41 articles were included in the synthesis, all published after the year 2000. The synthesis yielded eight distinct categories of challenging issues with PTs relevant to their application in m-health app development, along with potential solutions. These categories are ethical issues (e.g., related to informed consent, equipoise, justice) (with 19 articles contributing content), biases (7 articles), temporal drift (4 articles), miscellaneous statistical issues (3 articles), logistical issues (e.g., cost and human resources, frequent amendments; 6 articles), sample size and power conflict (2 articles), generalizability of the results (2 articles), and operational challenges (1 article). Conclusion: Although PT designs are relatively new, they have promising feasibility for the seamless evaluation of interventions that undergo continuous development, including m-health apps; however, various challenges may hinder their successful implementation.
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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 | 0,165 | 0,436 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».