Value of Engagement in Digital Health Technology Research: Evidence Across 6 Unique Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearable digital health technologies and mobile apps (personal digital health technologies [DHTs]) hold great promise for transforming health research and care. However, engagement in personal DHT research is poor. OBJECTIVE: The objective of this paper is to describe how participant engagement techniques and different study designs affect participant adherence, retention, and overall engagement in research involving personal DHTs. METHODS: Quantitative and qualitative analysis of engagement factors are reported across 6 unique personal DHT research studies that adopted aspects of a participant-centric design. Study populations included (1) frontline health care workers; (2) a conception, pregnant, and postpartum population; (3) individuals with Crohn disease; (4) individuals with pancreatic cancer; (5) individuals with central nervous system tumors; and (6) families with a Li-Fraumeni syndrome affected member. All included studies involved the use of a study smartphone app that collected both daily and intermittent passive and active tasks, as well as using multiple wearable devices including smartwatches, smart rings, and smart scales. All studies included a variety of participant-centric engagement strategies centered on working with participants as co-designers and regular check-in phone calls to provide support over study participation. Overall retention, probability of staying in the study, and median adherence to study activities are reported. RESULTS: The median proportion of participants retained in the study across the 6 studies was 77.2% (IQR 72.6%-88%). The probability of staying in the study stayed above 80% for all studies during the first month of study participation and stayed above 50% for the entire active study period across all studies. Median adherence to study activities varied by study population. Severely ill cancer populations and postpartum mothers showed the lowest adherence to personal DHT research tasks, largely the result of physical, mental, and situational barriers. Except for the cancer and postpartum populations, median adherences for the Oura smart ring, Garmin, and Apple smartwatches were over 80% and 90%, respectively. Median adherence to the scheduled check-in calls was high across all but one cohort (50%, IQR 20%-75%: low-engagement cohort). Median adherence to study-related activities in this low-engagement cohort was lower than in all other included studies. CONCLUSIONS: Participant-centric engagement strategies aid in participant retention and maintain good adherence in some populations. Primary barriers to engagement were participant burden (task fatigue and inconvenience), physical, mental, and situational barriers (unable to complete tasks), and low perceived benefit (lack of understanding of the value of personal DHTs). More population-specific tailoring of personal DHT designs is needed so that these new tools can be perceived as personally valuable to the end user.
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 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 | 0,116 | 0,319 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».