MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968284122 · doi:10.1145/2470654.2466232

Technology preferences and routines for sharing health information during the treatment of a chronic illness

2013· article· en· W1968284122 sur OpenAlexafffund
Carolyn Pang, Carman Neustaedter, Bernhard E. Riecke, Erick Oduor, Serena Hillman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInformation sharingInternet privacyPhoneAsynchronous communicationVariety (cybernetics)Health communicationPsychologyComputer scienceWorld Wide WebCommunicationTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a patient has a chronic illness, such as heart disease or cancer, it can be challenging for distributed family members to stay aware of the patient's health status. A variety of technologies are available to support health information sharing (e.g., phone, video chat, social media), yet we still do not have a detailed understanding of which technologies are preferred and what challenges people still face when sharing information with them. To explore this, we conducted a mixed-method study-involving a survey and in-depth interviews--with people about their health information sharing routines and preferences for different technologies. Regardless of physical distance between distributed family members, synchronous methods of communication afforded the opportunity to provide affective support while asynchronous methods of communication were deemed to be the least intrusive. With family members adopting certain roles during the treatment of chronic illnesses, our findings suggest the need to design tools that mediate sharing health information across distance and age gaps, with consideration to respecting patient privacy while sharing health information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations52
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207