MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416700721 · doi:10.2196/87848

Logic Models on Health Information Technology-Related Interventions: A Scoping Review Across Disciplines (Preprint)

2025· article· en· W4416700721 sur OpenAlexvenueno aff
Elske Ammenwerth, Iiris Hörhammer, Michelle Bindel

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogic modelPsychological interventionHealth informaticsConstruct (python library)InformaticsIntervention (counseling)Public healthInformation system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Health information technology (HIT) interventions are complex, context-dependent, and often insufficiently theorized, which can hinder their design, implementation, and evaluation. Program theory approaches such as logic models and theory of change (ToC) are well-established in public health and implementation science for articulating causal assumptions. Their use in medical informatics, however, appears inconsistent. A systematic overview of how logic models and ToC have been applied to HIT interventions is therefore needed to support theory-informed development and cumulative learning in the field. Objective We aimed to map how logic models, ToC, and related program theory approaches have been conceptualized, constructed, and applied in HIT-related interventions across disciplines. A secondary objective was to identify implications for medical informatics research and practice. Methods Following PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews), searches were conducted in PubMed, Web of Science, Academic Search Elite, APA PsycArticles, and CINAHL. Eligible publications used a logic model, ToC, or related construct within an HIT intervention in any health care or social-care setting. Next, 2 reviewers independently screened records and extracted data on study characteristics, type and purpose of HIT, model structure, theoretical foundations, and reported benefits and challenges. Results A total of 69 publications (2012‐2025) met the criteria. Use of program theory increased markedly after 2020 and spanned medical informatics, public health, health services research, and implementation science. Logic models were most frequently applied to patient-facing and self-management technologies, particularly mobile health, telehealth, and home-based remote monitoring. Most models were used to support HIT development or evaluation. Of the total, 60 (87%) studies provided a logic model visualization, although structures varied considerably. Out of 69, 50 (72%) studies cited guidelines for model development, most commonly UK Medical Research Council guidance, realist evaluation, or the Kellogg Logic Model. Out of 69 studies, 28 (41%) used behavioral or implementation frameworks, such as Capability, Opportunity, Motivation–Behavior model (COM-B), Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR), Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC), Fit between Individuals, Task, and Technology (FITT), or Non-adoption, Abandonment, and challenges to the Scale-up, Spread, and Sustainability (NASSS) to populate model content. Only 3 (4%) studies reused an existing model. Reported benefits concerned improved theorization, structured evaluation, and stakeholder engagement; challenges included limited empirical evidence, high resource demands, and tensions between specificity and generalizability. Conclusions Program theory approaches are increasingly used to conceptualize and evaluate HIT interventions; yet, their application in medical informatics remains fragmented. More systematic and theory-informed use of logic models could enhance conceptual clarity, methodological rigor, and cumulative learning. Future work should promote model reuse, establish repositories, strengthen reporting standards, and integrate program theory in HIT education and research to support coherent development, evaluation, and scaling of digital health interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,234
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,234
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0250,031
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,449 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical InformaticsMême sujetElectronic Health Records SystemsTravaux en français237 207