Mapping Respiratory Health Digital Interventions in South and Southeast Asia: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The last 2 decades have been a time of exponential growth and maturation for digital health, while the global burden of respiratory disease continues to grow worldwide. Leveraging digital health interventions (DHIs) to manage and mitigate respiratory disease and its adverse health effects presents itself as an obvious path forward. OBJECTIVE: We aimed to understand the current digital landscape and enabling environment around respiratory health to reduce costs, avoid duplication, and understand the comprehensiveness of DHIs. METHODS: This study will follow a scoping review methodology as outlined by Arksey and O'Malley, the Joanna Briggs Institute, and the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) checklist. MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO, Cochrane Library, Web of Science, PakiMedNet, and MyMedR databases will be searched along with key websites, repositories, and gray literature databases. The terms "respiratory health," "digital health," "South Asia," and "Southeast Asia," as well as related terms will be searched. The results will be screened for duplicates and then against the inclusion and exclusion criteria. For the studies included, data will be extracted, collated, and analyzed. RESULTS: The scoping review was started in July 2023 and will be finalized by February 2024. Results will be presented following the World Health Organization's classification of DHIs to categorize interventions in a standardized format and the mobile health evidence reporting and assessment checklist to report on the effectiveness of interventions. Further exposition of the evidence extracted will be presented through narrative synthesis. CONCLUSIONS: As DHIs continue to proliferate, the need to understand the current landscape becomes more pertinent. In this scoping review, we will seek to more clearly understand what digital health tools and technologies are being used in the current landscape of digital health in South and Southeast Asia for respiratory health and to what extent they are addressing the respiratory health needs of the region. The results will inform recommendations on digital health tools for respiratory health in South and Southeast Asia will help funders and implementers of DHIs leverage existing technologies and accelerate innovations that address documented gaps in the studied countries. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/52517.
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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 | 0,109 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,020 |
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 ».