Designing a Visual Analytics Tool to Support Data Analysis Tasks of Digital Mental Health Interventions: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health interventions (DHIs) are widely used to manage users' health in everyday life through digital devices. The use of DHIs generates various data, such as records of intervention use and the status of target symptoms, providing researchers with data-driven insights for improving these interventions even after deployment. Although DHI researchers have investigated these data, existing analysis practices have been fragmented, limiting a comprehensive understanding of the data. OBJECTIVE: We proposed an analysis task model to help DHI researchers analyze observational data from a holistic perspective. This model was then used to prototype an interactive visual analytics tool. We aimed to evaluate the suitability of the model for DHI data analysis and explore task support using a visual analytics tool. METHODS: We constructed a data analysis task model using 3 key components (ie, user grouping criteria) for DHI data analysis: user characteristics, user engagement with DHIs, and the effectiveness of DHIs on target symptoms based on comparisons before and after the intervention. On the basis of this model, we designed Maum Health Analytics, a medium-fidelity prototype of an interactive visual analytics tool. Each feature of the prototype was mapped one-to-one to the analysis task described in the model. To investigate whether the proposed model adequately reflects real-world DHI analysis needs, we conducted a preliminary user study with 5 groups of researchers (N=15). Participants explored the tool through scenario-based analysis tasks using in-the-wild data collected from a mobile DHI service targeting depressive symptoms. Following the session, we conducted interviews to assess the appropriateness of the defined tasks and the usability and practical utility of the visual analytics tool. RESULTS: DHI researchers responded positively to both the analysis task model and the visual analytics tool. In the interviews, participants noted that the tool supported the identification of users who needed additional care, informed content recommendations, and helped analyze intervention effectiveness in relation to user characteristics and engagement levels. They also appreciated the tool's role in simplifying analytic tasks and supporting communication across multidisciplinary teams. Additional suggestions included improvements for continuity across tasks and more detailed engagement metrics. CONCLUSIONS: We proposed an analysis task model and designed an interactive visual analytics tool to support DHI researchers. Our user study showed that the model allows a holistic investigation of DHI data by integrating key analysis components and that the prototype tool simplifies analytic tasks and enhances communication among researchers. As DHIs grow, the proposed model and tool can effectively meet the data analysis requirements of researchers and improve efficiency.
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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 | 0,026 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».