A rapid review for developing a co-design framework for a pediatric surgical communication application
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The exponential growth in the use of mobile health (mHealth) applications in patient care has highlighted the importance of understanding end-users' needs for successful interventions, achievable through the process of co-design. This review aims to summarize previously published uses of co-design in mHealth applications. It will inform the development of a local mHealth tool in pediatric surgery. METHODS: The rapid review was conducted following Cochrane Rapid Review guidelines. We searched four databases from inception until August 2021 for collaborative design in mHealth apps. Two reviewers independently screened titles and abstracts using Rayyan, with a third reviewer resolving any conflicts. Studies were excluded if they were non-empirical or in other languages than English. RESULTS: Out of 984 records screened, 175 were included for full-text screening, and 27 met all eligibility criteria. The purpose of the studies related to care support, communication, self-management or information management. All interventions involved their target audience in the co-design process, and 85% included healthcare professionals for expert opinion. Stakeholder participation was solicited via interviews, surveys, focus groups, design sessions, and prototype evaluation. To initiate the process, 15 studies included needs identification, 8 did background research, and 7 performed literature reviews. CONCLUSION: Co-design has a positive impact on mHealth development, research processes and outcomes. Its success relies on a clearly identified framework of terminology, activities involved, and evaluation techniques. The findings of this review will be integrated into a novel co-design framework, which will be used to inform the development of a pediatric surgery mHealth application. LEVEL OF EVIDENCE: This review uses manuscripts that are rated level III-V.
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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 | 0,107 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».