On the Necessity of Multidisciplinarity in the Development of at-Home Health Monitoring Platforms for Older Adults: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The growth of aging populations globally has increased the demand for new models of care. At-home, computerized health care monitoring is a growing paradigm, which explores the possibility of reducing workloads, lowering the demand for resource-intensive secondary care, and providing more precise and personalized care. Despite the potential societal benefit of autonomous monitoring systems when implemented properly, uptake in health care institutions is slow, and a great volume of research across disciplines encounters similar common barriers to real-world implementation. Objective: The goal of this systematic review was to construct an evaluation framework that can assess research in terms of how well it addresses already identified barriers to application and then use that framework to analyze the literature across disciplines and identify trends between multidisciplinarity and the likelihood of research being developed robustly. Methods: This paper introduces a scoring framework for evaluating how well individual pieces of research address key development considerations using 10 identified common barriers to uptake found during meta-review from different disciplines across the domain of health care monitoring. A scoping review is then conducted using this framework to identify the impact that multidisciplinarity involvement has on the effective development of new monitoring technologies. Specifically, we use this framework to measure the relationship between the use of multidisciplinarity in research and the likelihood that a piece of research will be developed in a way that gives it genuine practical application. Results: We show that viewpoints of multidisciplinarity; namely across computer science and medicine alongside public and patient involvement (PPI) have a significant positive impact in addressing commonly encountered barriers to application research and development according to the evaluation criteria. Using our evaluation metric, multidisciplinary teams score on average 54.3% compared with 35% for teams made up of medical experts and social scientists, and 2.68 for technical-based teams, encompassing computer science and engineering. Also identified is the significant effect that involving either caregivers or end users in the research in a co-design or PPI-based capacity has on the evaluation score (29.3% without any input and between 48.3% and 36.7% for end user or caregiver input respectively, on average). Conclusions: This review recommends that, to limit the volume of novel research arbitrarily re-encountering the same issues in the limitations of their work and hence improve the efficiency and effectiveness of research, multidisciplinarity should be promoted as a priority to accelerate the rate of advancement in this field and encourage the development of more technology in this domain that can be of tangible societal benefit.
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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 | 0,086 | 0,297 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».