The Coordination on Mobile Pandemic Apps Best Practice and Solution Sharing (COMPASS) Framework: Holistic Approach to Pandemic mHealth Apps
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: The COVID-19 pandemic has highlighted the crucial role of smartphone apps in public health, but it has also revealed challenges in terms of user acceptance and trust, as well as the secure integration of medical data. To overcome these, the COMPASS initiative (Coordination on Mobile Pandemic Apps Best Practice and Solution Sharing)-part of the German Network University Medicine (NUM) program-developed a structured framework for the coordinated development and delivery of pandemic apps, with a focus on usability, accessibility, security, and scalability. By incorporating expertise from 9 university hospitals and external partners, COMPASS provided a modular approach to pandemic app development that balances technology, regulation, and public acceptance. The framework includes governance, best practices, compliance, research compatibility, interoperability, and a scalable technology platform. In addition, standardized app components and templates were created to support an effective pandemic response. Real-world validation was provided by study-specific apps such as the Mainz Gutenberg Study COVID-19 app (University Medical Center Mainz) and the SentiSurv app (University Medical Center Mainz), which generated nearly 1 million data points from over 25,000 participants. COMPASS successfully developed study-specific apps, improved core functionalities, and contributed to larger digital health projects such as the InnovationHub CAEHR. Beyond its immediate applications, COMPASS serves as a scalable blueprint for future mobile health solutions, with a focus on data protection, user trust, and open-source collaboration. By integrating important technological, ethical, and user-oriented considerations, it sets a new standard for digital health innovation and ensures sustainable and widely accepted pandemic preparedness.
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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 | 0,061 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».