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Enregistrement W4404292957 · doi:10.2196/65099

Research Participants’ Engagement and Retention in Digital Health Interventions Research: Protocol for Mixed Methods Systematic Review

2024· article· en· W4404292957 sur OpenAlexvenueno aff
Luciana Terceiro, Mudassir Imran Mustafa, Maria Hägglund, Anna Kharko

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådet
Mots-clésPreprintPsychological interventionProtocol (science)Digital healthPsychologyComputer scienceMedical educationApplied psychologyMedicineHealth careAlternative medicineWorld Wide WebNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital health interventions have become increasingly popular in recent years, expanding the possibilities for treatment for various patient groups. In clinical research, while the design of the intervention receives close attention, challenges with research participant engagement and retention persist. This may be partially due to the use of digital health platforms, which may lack adequacy for participants. OBJECTIVE: This systematic literature review aims to investigate the relationship between digital health platforms and participant engagement and retention in clinical research. It will map and analyze key definitions of engagement and retention, as well as identify design characteristics that influence them. METHODS: We will carry out a mixed methods systematic literature review, analyzing qualitative and quantitative studies. The search strategy includes the electronic databases PubMed, IEEE Xplore, CINAHL, Scopus, Web of Science, APA PsycINFO, and the ACM Digital Library. The review will encompass studies published between January 2018 and June 2024. Criteria for inclusion will be the presence of digital health care interventions conducted through digital health platforms like websites, web and mobile apps used by patients, and informal caregivers as research participants. The main outcome will be a narrative analysis with key findings on the definitions of participant engagement and retention and critical factors that affect them. Quality assessment and appraisal will be done through the Mixed-Methods Assessment Tool. Data analysis and synthesis will follow the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020 flow diagram. Quantitative data will be qualified and integrated into qualitative data, which will be analyzed using thematic analysis and synthesis. RESULTS: The study expects to map and summarize critical definitions of participant engagement and retention, and the characteristics of digital health platforms that influence them. The systematic review is expected to be completed in June 2025. CONCLUSIONS: This systematic review will contribute to the growing discussion on how the design of digital health intervention platforms can promote participant engagement and retention in clinical research. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42024561650; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=561650. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/65099.

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)0,172
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,176
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1720,176
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,019
Bibliométrie0,0140,014
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,016

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 Opus0,860
Tête enseignante GPT0,779
Écart entre enseignants0,080 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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