P048 Assessing the health equity impacts of smartphone-based remote monitoring in people with rheumatoid arthritis: a stakeholder engagement workshop
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Aims REmote Monitoring of Rheumatoid Arthritis (REMORA) is a smartphone-app for daily symptom-tracking which is linked to the electronic health record, aiming to improve clinical decision-making and disease activity in people with rheumatoid arthritis (RA). Given well-established sociodemographic inequities which influence access to smartphones and the ability to utilise and benefit from them for health purposes, we engaged with stakeholder-representatives to assess the potential impact of REMORA on health equity and identify mitigation strategies. Methods We organised a 3-hour stakeholder-engagement workshop, inviting people with RA, healthcare professionals (HCPs) and digital health researchers. The workshop was guided by the validated Health Equity Impact Assessment-Digital Health Supplement (HEIA-DH), aiming to explore for REMORA: Groups at-risk of digital health inequities; Potential inadvertent positive/negative impacts; Strategies to mitigate negative impacts. We captured suggestions on a virtual whiteboard and kept field-notes using a pre-defined template for thematic analysis. Results Table 1 presents the workshop results. We identified multiple groups at-risk of digital health inequities (e.g., people with physical disabilities; non-native English speakers; people with information-processing difficulties) for whom stakeholders also highlighted unintended positive impacts (e.g., reduced travel to appointments; supporting verbal discussions with HCPs; opportunities to prepare for consultations). Suggested strategies to mitigate negative impacts included: ensuring app compatibility with larger devices; early explanation of medical terminology; adapting data-inputting/data-summary design features. Conclusion Our results highlight important considerations relevant to the wider field of smartphone-based remote monitoring for long-term conditions. In addition to identifying sociodemographic groups at-risk of digital health inequities, we recognised risks for groups with specific health problems such as physical/sensory disabilities. Our proposed mitigation strategies can be broadly classified into: app adaptations; considerations during app prescription; sign-posting users towards sources of support. We also found that whilst REMORA aims to improve communication between all patients and HCPs, there may be an unexpected additional benefit for groups with specific communication challenges. Our findings demonstrate the utility of HEIA-DH in assessing the potential health equity impact of smartphone-based remote monitoring; further workshops are planned with specific at-risk groups. Regular re-evaluation will help gauge the effectiveness of our strategies and identify further unanticipated equity impacts of REMORA. Disclosure M. Al-Attar: None. A. Crawford: None. A. Gambin: None. S.M. Ali: None. W.G. Dixon: Consultancies; W.G.D. has received consultancy from Google, unrelated to this work. S.N. van der Veer: None.
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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 | 0,040 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».