Public Understanding and Expectations of Digital Health Evidence Generation: Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rapid proliferation of health apps has not been matched by a comparable growth in scientific evaluations of their effectiveness, particularly for apps available to the public. This gap has prompted ongoing debate about the types of evidence necessary to validate health apps, especially as the perceived risk level varies from wellness tools to diagnostic aids. The perspectives of the general public, who are direct stakeholders, are notably underrepresented in discussions on digital health evidence generation. Objective: This study aimed to explore public understanding and expectations regarding the evidence required to demonstrate health apps' effectiveness, including at varying levels of health risk. Methods: A total of 4 focus group discussions were held with UK residents aged 18 years and older, recruited through targeted advertisements to ensure demographic diversity. Participants discussed their views on evidence requirements for 5 hypothetical health apps, ranging from low-risk wellness apps to high-risk diagnostic tools. Focus groups were moderated using a structured guide, and data were analyzed using reflexive thematic analysis to extract common themes. Results: A total of 5 key themes were established: personal needs, app functionality, social approval, expectations of testing, and authority. Participants relied on personal experiences and social endorsements when judging the effectiveness of low-risk digital health interventions, while making minimal reference to traditional scientific evidence. However, as the perceived risk of an app increased, there was a noticeable shift toward preferring evidence from authoritative sources, such as government or National Health Service endorsements. Conclusions: The public have a preference for evidence that resonates on a personal level, but also show a heightened demand for authoritative guidance as the potential risk of digital health interventions increases. These perspectives should guide developers, regulators, and policy makers as they balance how to achieve innovation, safety, and public trust in the digital health landscape. Engaging the public in evidence-generation processes and ensuring transparency in app functionality and testing can bridge the gap between public expectations and regulatory standards, fostering trust in digital health technologies.
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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 | 0,048 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».