Cultural Adaptation of the Actionable Health App Evaluation in Japan: Protocol for a Web-Based Modified Delphi Expert Consensus Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With an increase in both the number of mental health disorders people are experiencing and the difficulty in accessing mental health care, the demand for accessible mental health care services has increased. The use of mobile devices has allowed people to receive care in their daily lives without restrictions on time or location. However, the majority of publicly available mobile health apps are not evidence-based, and the top-rated apps are not always safe or user-friendly and may not offer clinically beneficial results. OBJECTIVE: This study aims to create a cultural adaptation of the American Psychiatric Association's comprehensive app evaluation framework in Japan using a web-based modified Delphi expert consensus. METHODS: A web-based modified Delphi study includes developing the Japanese version of the comprehensive app evaluation framework and 3 Delphi rounds. In the first round, our working group sends a questionnaire to the panelists, who then complete it. In the second and third rounds, the working group sends a questionnaire and a summary of the panelists' answers based on each of the previous rounds. The panelists answer the questionnaires based on this summary. The summarization procedure is automated to help reduce the biases that can be generated when panelists' answers are summarized and when the panelists receive them. The working group sends only the result of the summarization with the next round's questionnaire. All interactions between the working group and the panelists will be conducted on Qualtrics (Qualtrics Japan LLC), a questionnaire platform. To culturally validate the comprehensive mental health app evaluation framework, participants from the following three categories will be recruited in Japan: (1) researchers, (2) practitioners, and (3) app developers. RESULTS: This study received funding from a crowdfunding campaign in Japan (April 2023). The Delphi study began in January 2023 and will be completed in December 2023. We had already completed the translation of the 105 original app evaluation item questions by December 2022. CONCLUSIONS: While the need for treatment using mental health apps is increasing, no framework that can be used to develop a centralized database for health apps is available or accessible, and no consensus has been reached among stakeholders in Japan about an appropriate framework. The results of the web-based modified Delphi method presented in this paper may provide direction for the development and use of mental health apps in the future among the relevant stakeholders. Furthermore, this study will enhance recognition of the framework among researchers, clinicians, mental health app developers, and users, in addition to devising new instruments to help users or practitioners efficiently choose the right app for their situations. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/44469.
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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 | 0,167 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,007 |
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 ».