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Enregistrement W1546752049 · doi:10.2196/resprot.4134

Usage and Users of Online Self-Management Programs for Adult Patients With Atopic Dermatitis and Food Allergy: An Explorative Study

2015· article· en· W1546752049 sur OpenAlexvenueno aff
Harmieke van Os‐Medendorp, Ilse van Leent- de Wit, Marjolein de Bruin‐Weller, André C. Knulst

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovatiefonds ZorgverzekeraarsDeakin University
Mots-clésAtopic dermatitisMedicineDescriptive statisticsQuality of life (healthcare)Self-managementRegimenFamily medicineNursingComputer scienceStatisticsImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Two online self-management programs for patients with atopic dermatitis (AD) or food allergy (FA) were developed with the aim of helping patients cope with their condition, follow the prescribed treatment regimen, and deal with the consequences of their illness in daily life. Both programs consist of several modules containing information, personal stories by fellow patients, videos, and exercises with feedback. Health care professionals can refer their patients to the programs. However, the use of the program in daily practice is unknown. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the use and characteristics of users of the online self-management programs "Living with eczema," and "Living with food allergy," and to investigate factors related to the use of the trainings. METHODS: A cross-sectional design was carried out in which the outcome parameters were the number of log-ins by patients, the number of hits on the system's core features, disease severity, quality of life, and domains of self-management. Descriptive statistics were used to summarize sample characteristics and to describe number of log-ins and hits per module and per functionality. Correlation and regression analyses were used to explore the relation between the number of log-ins and patient characteristics. RESULTS: Since the start, 299 adult patients have been referred to the online AD program; 173 logged in for at least one occasion. Data from 75 AD patients were available for analyses. Mean number of log-ins was 3.1 (range 1-11). Linear regression with the number of log-ins as dependent variable showed that age and quality of life contributed most to the model, with betas of .35 ( P=.002) and .26 (P=.05), respectively, and an R(2) of .23. Two hundred fourteen adult FA patients were referred to the online FA training, 124 logged in for at least one occasion and data from 45 patients were available for analysis. Mean number of log-ins was 3.0 (range 1-11). Linear regression with the number of log-ins as dependent variable revealed that adding the self-management domain "social integration and support" to the model led to an R(2) of .13. The modules with information about the disease, diagnosis, and treatment were most visited. Most hits were on the information parts of the modules (55-58%), followed by exercises (30-32%). CONCLUSIONS: The online self-management programs "Living with eczema" and "Living with food allergy" were used by patients in addition to the usual face-to-face care. Almost 60% of all referred patients logged in, with an average of three log-ins. All modules seemed to be relevant, but there is room for improvement in the use of the training. Age, quality of life, and lower social integration and support were related to the use of the training, but only part of the variance in use could be explained by these variables.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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