How Digital Therapeutics Are Urging the Need for a Paradigm Shift: From Evidence-Based Health Care to Evidence-Based Well-being
Notice bibliographique
Résumé
A scientific paradigm consists of a set of shared rules, beliefs, values, methods, and instruments for addressing scientific problems. Currently, health care embraces the paradigm of evidence-based health care (EBH). This paradigm prompts health care institutions to base decisions on the best available evidence, which is commonly generated in large-scale randomized controlled trials. We illustrate the application of EBH via the evaluation of drugs. We show how EBH is challenged when it is applied to the evaluation of digital therapeutics, which refers to technology and data to prevent, manage, or treat a medical disorder or disease. We conclude that amid the growing application of digital therapeutics, the paradigm of EBH is challenged in four domains: population, intervention, comparison, outcome. In the second part of this viewpoint, we argue for a paradigm shift in health care so we can optimally evaluate and implement digital therapeutics, and we sketch out the contours of this novel paradigm. We address the need for considering design in health care and evaluation processes, studying user values so that health care can move from a focus on health to well-being, focusing on individual experiences rather than the average, addressing the need for evaluation in authentic use contexts, and stressing the need for continuous evaluation of the dynamic relations between users, context, and digital therapeutics. We conclude that the transition from EBH toward evidence-based well-being would improve the successful implementation of digital technologies in health care.
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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 | 0,154 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,129 |
| Communication savante | 0,034 | 0,059 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,038 |
| 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 ».