Acceptability of Active and Passive Data Collection Methods for Mobile Health Research: Cross-Sectional Survey of an Online Adult Sample in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital health technologies, including wearable devices and app-based cognitive and health assessments, are pervasive and crucial to better understanding important public health problems (eg, Alzheimer's disease and related dementias). Central to understanding mechanisms driving individuals' willingness to share various data streams are concerns regarding data privacy, security, and control over generated data. Objective: This survey was designed to learn more about attitudes and opinions related to digital health technologies and the sharing of associated data. Methods: A total of 1509 adults were recruited from Prolific to complete an online survey via Qualtrics. Of these, 1489 participants provided valid data for analyses. Participants completed a structured survey consisting of multiple modules after informed consent was provided. These included: (1) demographic characteristics; (2) prior research experience; (3) mobility factors (eg, use of mobility aids, driving frequency); (4) technology ownership (eg, smartphones, tablets, home Wi-Fi); (5) social media use (eg, frequency of engagement with platforms such as Facebook, Instagram, and TikTok); (6) willingness to contribute different types of data across categories, including activities, sensors, and metadata; (7) opinions about data control and privacy options (eg, data deletion, stream-specific control); and (8) willingness to interact with assistive technologies such as robots, for Instrumental Activities of Daily Living. Results: The final cohort (N=1489) had a mean age of 35.5 years (SD 12.0), was 44% female (n=652), and predominantly identified as White (76%, n=1134), with high rates of smartphone ownership (99%, n=1479) and home Wi-Fi access (98%, n=1464). Participants were most willing to share data streams with clear health implications and least willing to share data streams with greater privacy or reidentification potential (eg, GPS location, in-vehicle dashcam footage). On average, people were willing to complete ambulatory cognitive assessments for 56.7 (SD 36.2) days, air quality monitoring for 58.1 (SD 37.7) days, and GPS location monitoring for 37 (SD 39.0) days. People expected control over their data, including the ability to delete all or specific streams of the data contributed for research. Most participants prioritized control over their data, with 71% (n=1061) favoring the ability to delete all data contributed for research purposes. Stream-specific data deletion (65%, n=960) and time-specific deletion (44%, n=653) were also valued; interest in sharing data with insurance providers (30%, n=453) or caregivers (26%, n=384) was notably lower. Conclusions: Findings have implications for the design of digital health technologies and education-related to the use and implications of collected data.
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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».