How to make an app-based program work and show how it works
Notice bibliographique
Résumé
For digital health interventions, the "gold standard" of evaluating effectiveness is the randomized control trial (RCT). Yet, RCT methodology presents issues such as precluding changes to the technology during the study period as well as the use of study settings that do not reflect "real world" contexts. In this paper, we draw on empirical material from our ethnographic research on an app-based program called HIVSmart!, which is a digital strategy designed to support people in the process of HIV self-testing. We explore how this digital health approach was made to work in different contexts, and what this means for monitoring and evaluation of digital health interventions. Our analysis reveals that making technology which is "ease to use" depends on various user practices developed over time and the multiple, shifting users who define this ease of use. Furthermore, it shows that asking whether an app is "working" provides different answers at different moments, as the technology, as well as the human and physical supports around it, change and adapt over time. Therefore, questions around the feasibility of the technology, as well as ongoing monitoring efforts, need to be developed in a way that capture this fluctuation in the technology and its surroundings. Based on our insights, we contribute to implementation science approaches in the field of digital health by putting forward recommendations regarding how we can assess the effectiveness of digital health tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».