Validation of an Interoperability Framework for Linking mHealth Apps to Electronic Record Systems in Botswana: Expert Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic record (eRecord) systems and mobile health (mHealth) apps have documented potential to improve health service delivery, resulting in increased global uptake. However, their interoperability remains a global challenge hindering diagnosis, monitoring of health conditions, and data access irrespective of geographic location. Given the widespread use of mobile devices by patients and health care providers, linking mHealth apps and eRecord systems could result in a comprehensive and seamless data exchange within a health care community. The Botswana National eHealth Strategy recognizes interoperability as an issue and mHealth as a potential solution for some health care needs but is silent on how to make mHealth apps interoperable with existing eRecord systems. A literature review and analysis of existing mHealth interoperability frameworks found none suitable for Botswana. As such, it was critical to conceptualize, design, and develop an mHealth-eRecord Interoperability Framework (mHeRIF) to enhance the interoperability pillar of the Botswana National eHealth Strategy and leverage the full benefits of linking mHealth apps with other health information systems. OBJECTIVE: This study aimed to validate the developed mHeRIF and determine whether it requires further refinement before consideration towards enhancing the National eHealth Strategy. METHODS: Published framework validation approaches guided the development of a survey administered to 12 purposively selected local and international eHealth experts. In total, 25% (3/12) of the experts were drawn from Botswana, 25% (3/12) were drawn from low- and middle-income countries in sub-Saharan Africa, 25% (3/12) were drawn from low- and middle-income countries outside Africa, and 25% (3/12) were drawn from high-income countries. Quantitative responses were collated in a Microsoft Excel (Microsoft Corp) spreadsheet for descriptive analysis, and the NVivo software (version 11; QSR International) was used to aid the thematic analysis of the qualitative open-ended questions. RESULTS: The analysis of responses showed overall support for the content and format of the proposed mHeRIF. However, some experts' suggestions led to 4 modest revisions of the mHeRIF. CONCLUSIONS: Overall, the experts' reviews showed that the mHeRIF could contribute to the National eHealth Strategy by guiding the linking of mHealth apps to existing eRecord systems in Botswana. Similarly, the experts validated an architectural model derived from the mHeRIF in support of the first mobile telemedicine initiative considered for national rollout in Botswana. The mHeRIF helps identify key components to consider before and after linking mHealth apps to eRecord systems and is being considered for use as the foundation of such interoperability in Botswana.
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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 | 0,091 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».