《Scientific Reports》：Co-creation of an educational mobile health application prototype on oral cancer using modified delphi technique
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为解决目前针对非专业人士的口腔癌教育性移动健康应用程序(MHAs)匮乏、已有应用存在非包容、不全面的问题，研究人员通过改良德尔菲法，开展了一项旨在共同创建更全面、更包容的口腔癌教育MHA原型的研究。该研究通过三轮利益相关者参与的参与式行动研究，成功共创了“Beat Oral Cancer”应用程序原型，并在可用性、美学、信息质量和感知影响力等所有评估领域达成了共识，原型性能得到显著提升。这项研究为移动健康领域共创研究方法学提供了先例，为未来功效测试和公共部署奠定了基础。
在数字医疗蓬勃发展的今天，一个看似矛盾的现象是，虽然智能手机应用几乎渗透到健康管理的方方面面，但针对特定严重疾病的优质教育资源却依然稀缺。口腔癌，这种全球范围内重要的公共卫生问题，其早期发现和预防教育至关重要。然而，当你试图在应用商店里寻找一款能提供全面、易懂且易于使用的口腔癌知识应用时，可能会大失所望。现有的研究也印证了这种窘境：专门针对口腔癌的教育性移动健康应用程序本就凤毛麟角，而其中唯一一款为普通大众设计的应用“Prayaas”，还被批评为不够包容、不够全面。这无疑在患者、高危人群与急需的健康信息之间，竖起了一道无形的数字壁垒。那么，如何才能打造出一款真正以用户为中心、既专业又亲民的口腔癌教育工具呢？发表在《Scientific Reports》上的一项研究，通过一种名为“改良德尔菲法”的集体智慧结晶过程，为我们展示了如何与利益相关者携手“共创”答案。
为了弥合这一数字健康鸿沟，研究人员开展了一项旨在共同创建一款更全面、更包容的口腔癌教育性移动健康应用程序原型的研究。他们采用了一种参与式行动研究的方法，核心是运用三轮改良德尔菲技术。研究团队汇集了来自五个国家的数字通信专家和具有口腔癌风险因素的个体，共计17名参与者。研究并未采用传统的研究者主导模式，而是让这些关键的利益相关者深度参与从设计到评估的全过程。
研究人员主要运用了几个关键技术方法来实现研究目标。首先是改良德尔菲法，这是一种通过多轮匿名、结构化的意见征询和反馈，使专家组在特定问题上逐步达成共识的研究方法。本研究将其与参与式行动研究框架结合，进行了三轮。其次是焦点小组讨论，在第一轮中用于定性收集利益相关者对于应用程序必备功能的定义和想法。最后是使用经过验证的量化评估工具——移动应用程序评定量表，在第二轮和第三轮中，用于对连续迭代的应用程序原型进行系统性的量化评估，评估维度包括参与度、功能性、美学、信息质量和主观质量。数据分析采用描述性统计，并事先将共识定义为在5点李克特量表上平均分>2.5，表明在每个评估项目上获得多数同意。
研究通过三轮迭代，逐步完善应用原型，并得出了以下主要结果：
1. 原型的共同创建与共识达成
通过整合三轮迭代中利益相关者的输入，研究成功共同创建了名为“Beat Oral Cancer”的移动健康应用程序原型。定量分析显示，在包括可用性、美学、信息质量和感知影响力在内的所有评估领域均达成了预先设定的共识（平均分>2.5）。这证实了通过结构化流程能够有效地融合多元视角，产出被广泛接受的设计方案。
2. 原型性能的迭代提升
对连续两个版本原型的评估比较揭示了显著的改进。与第一版相比，第二版原型在多个关键用户体验维度上获得了更高的评分，具体包括：娱乐性提升了0.68分，交互性提升了0.32分，可定制性提升了0.64分，以及易用性提升了0.33分。这些数据直观地展示了基于反馈的迭代设计如何切实提升应用程序的质量。
3. 关键包容性特性的纳入
基于利益相关者的反馈，最终原型中纳入了几项重要的包容性设计特性。其中一个突出例子是可调节文本大小功能。这一特性的加入直接回应了用户对于可访问性的需求，确保不同视觉能力的用户都能舒适地使用该应用程序获取信息，体现了“包容性”设计的核心原则。
该研究成功通过改良德尔菲法与参与式行动研究相结合的模式，共同创建了一个高度全面、且充分融入利益相关者意见的口腔癌教育移动健康应用程序原型。核心结论是，这种迭代的、参与式的设计方法，对于创建具有高可接受度和高可用性潜力的数字健康工具具有重要价值。研究不仅产出了“Beat Oral Cancer”这一具体原型，更在方法学上树立了一个典范，为如何在移动健康领域系统性应用德尔菲技术进行共创提供了可复制的流程。讨论部分强调，这项工作超越了单纯的技术开发，它证实了将最终用户（特别是患者和高危人群）以及领域专家（如数字通信专家）置于设计过程中心的极端重要性。通过这种方式创造的工具，更有可能贴合真实世界的需求，从而在促进健康素养、早期识别和预防行为方面产生实际影响。该原型为后续的功效测试和面向公众的部署奠定了坚实基础，其共创方法论也对其他数字健康干预措施的开发具有广泛的借鉴意义。
