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PACE4DHI
PACE4DHI
2026
Ab März – Phase 1 der Implementierung: Test und Training der EPPI LLM und ML coding Tools
Basierend auf 9.030 bereits durch ein menschliches Team gescreenten Abstrakten – davon 2.527 inkludiert sowie hiervon 250 hinsichtlich PICO und Evidenzwahrscheinlichkeit nach PACE4DHI kategorisiert und klassifiziert – wird EPPI Reviewer für die Verwendung von auto-coding-Tools eingerichtet, trainiert und getestet.
Februar – Veröffentlichung des PACE4DHI Frameworks
Januar – Beginn der Implementierung des PACE4DHI Frameworks in EPPI Reviewer
Beginn einer projektbezogenen Kooperation mit EPPI Centre, Social Science Research Unit, University College London Social Research Institute, zur Implementierung des PACE4DHI Frameworks in EPPI Reviewer. Die Hauptziele sind die Entwicklung einer Living Evidence Map (LEM) und subsequenter Living Systematic Reviews (LSRs) zu den Effekten digitaler Health Interventions (DHIs).
2025
Mai bis Dezember – Fertigstellung der Publikation zu ‚PACE4DHI‘
Die zunehmende Zahl von systematischen Übersichtsarbeiten erfordert Synthesen auf höherer Ebene. Das PACE4DHI-Framework zielt darauf ab, systematische Übersichtsarbeiten auf Abstrakt-Ebene effizient zu kategorisieren und hinsichtlich ihres Evidenzgehaltes zu bewerten. Zur Nutzung mit KI-Unterstützung konzipiert, soll es eine kontinuierliche Synthese in Form von Evidence and Gap Maps (EGM) ermöglichen.
Januar bis Mai – Erweiterung der Stichprobe um 150 Abstrakte und Fertigstellung der Publikation zu ‚Poor evidence recognition‘
Trotz zahlreicher systematischer Übersichtsarbeiten zu digitalen Gesundheitsinterventionen mangelt es vielen aufgrund methodischer Mängel an schlüssiger Evidenz. Bei der Analyse von 250 Abstrakten weisen 48% eine geringe PICO-Spezifikation auf, und 64% lassen schwache Evidenz vermuten. Eine verbesserte PICO-Anwendung und strukturierte Rahmenwerke können die Erkennung von Belegen verbessern und zukünftige Übersichtsarbeiten stärken.
2023/24
Juli bis Dezember 2024 – Erstentwürfe zu zwei Publikationen:
1. Why systematic reviews fail to deliver robust evidence for digital health intervention effects: scoping review
2. PICO-based Assessment and Categorization of Evidence for Digital Health Interventions (PACE4DHI): An inductive framework development
Februar 2024 bis Juli 2024 – Analysen zu methodischen Mängeln, PICO und Evidenzlage
Zwischen Februar und Juli 2024 wurde anhand einer Stichprobe von zunächst 100 (aus 2.528) Abstrakten analysiert, inwiefern Abstrakte systematischer Übersichtsarbeiten Informationen zu PICO-Elementen (Problem, Intervention, Comparison, Outcome) enthalten, welche Hinweise auf schlüssige Evidenz enthalten sind und ob es Korrelationen zwischen Studienmerkmalen (z.B. Meta-Analyse, RCT-Fokus, Publikationsjahr, Datenbanken, Anzahl einbezogener Studien, usw.) und schlüssiger Evidenz gibt. Aus diesen Analysen resultierte das Konzept zu PACE4DHI.
Oktober 2023 bis Februar 2024 – Vorbereitung eines Updates zu V-STEWARD
Zwischen Oktober 2023 und Februar 2024 wurde die Suche nach systematischen Übersichtsarbeiten aktualisiert und ein exponentieller Zuwachs an Publikationen verzeichnet. Trotzdem bleibt die Evidenz für digitale Gesundheitsinterventionen oft unklar, bedingt durch methodische Mängel, speziell im Screening-Prozess. Daraus ergab sich die Entwicklung des PICO-basierten PACE4DHI-Rahmens, um eine effiziente, strukturierte Bewertung und Vorauswahl systematischer Übersichtsarbeiten auf Abstract-Ebene zu ermöglichen.
2021/22
Im Zeitraum 2021 bis September 2022 wurde das Projekt V-STEWARD im Auftrag des BMG durchgeführt. Dabei handelt es sich um eine Vorstudie für eine soziotechnische Wirkungsanalyse zur Entstehung digitaler Mehrwerte im deutschen Gesundheitssystem in Form einer Umbrella Review. Ziel war, die Wirksamkeit von BMG-Digitalisierungsmaßnahmen im Gesundheitswesen anhand systematischer Übersichtsarbeiten zu bewerten und Handlungsempfehlungen sowie methodische Erkenntnisse zur Vorbereitung einer soziotechnischen Wirkungsanalyse zu entwickeln.