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Enregistrement W4394861494 · doi:10.2196/56125

Human-Centered Design and Benefit Realization Management in Digital Health Care Solution Development: Protocol for a Systematic Review

2024· review· en· W4394861494 sur OpenAlexvenueno aff
Kaisa Kauppinen, Pantea Keikhosrokiani, Sehrish Khan

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Computer scienceRealization (probability)Digital healthHealth careMedicineKnowledge managementManagement scienceProcess managementNursingAlternative medicineEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Earlier research shows that a significant number of resources are wasted on software projects delivering less than the planned benefits. It has, however, been evidenced that adopting a human-centered design approach when designing health devices can be beneficial. This understanding from earlier research has raised our interest in investigating how human-centered design might contribute to realizing the potential benefits of health care software projects. To our current knowledge, this intersection of human-centered design and benefit realization management has not yet comprehensively and consistently been researched within the context of digital health care solutions. Therefore, there is a need for evidence synthesis using systematic reviews to address this potential research gap. OBJECTIVE: The objective of this study is to examine if human-centered design helps benefit realization management processes in the development of digital health care solutions and thereby enables better benefit realization. We explore the evidence of assumed or confirmed benefits of using human-centered design in the health care domain and whether better results have been reported when the benefit realization management process is followed. METHODS: This protocol was developed following the PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols) guidelines. The proposed review would use a planned and systematic approach to identify, evaluate, and synthesize relevant and recent studies (reported in English) to see if there is evidence that using human-centered design and benefit realization management has a positive effect on realizing set benefits in those projects. We will commence a systematic literature search using human-centered design, benefit realization management, and health care-related search terms within 5 repositories (ACM Digital Library, PubMed Central, Scopus, PubMed, and Web of Science). After removing duplicate results, a preliminary scan for titles and abstracts will be done by at least 2 reviewers. Any incongruities regarding whether to include articles for full-text review will be resolved by a third reviewer based on the predefined criteria. RESULTS: Initial queries of 2086 records have been executed and papers are being prescreened for inclusion. The search was initiated in December 2023 and the results are expected in 2024. We anticipate finding evidence of the use of human-centered design in the development of digital health care solutions. However, we expect evidence of benefitting from both human-centered design and benefit realization management in this context to be scarce. CONCLUSIONS: This protocol will guide the review of existing literature on the use of human-centered design and benefit realization management when developing digital health care solutions. The review will specifically focus on finding evidence of confirmed benefits derived from the use of human-centered design and benefit realization management. There may be an opportunity to gain a broader understanding of the tools or approaches that provide evidence of increased benefit realization within the health care domain. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/56125.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,116
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1160,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,017
Bibliométrie0,0180,015
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0110,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,008

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.

Tête enseignante Opus0,508
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,095 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
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Résumé présentoui

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