Development of a Web-Based and Mobile App to Support Physical Activity in Individuals With Rheumatoid Arthritis: Results From the Second Step of a Co-Design Process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term adherence to physical activity recommendations remains challenging for most individuals with rheumatoid arthritis (RA) despite evidence for its health benefits. OBJECTIVE: The aim of this study was to provide basic data on system requirement specifications for a Web-based and mobile app to self-manage physical activity. More specifically, we explored the target user group, features of the future app, and correlations between the system requirements and the established behavior change techniques (BCTs). METHODS: We used a participatory action research design. Qualitative data were collected using multiple methods in four workshops. Participants were 5 individuals with RA, a clinical physiotherapist, an officer from the Swedish Rheumatism Association, a Web designer, and 2 physiotherapy researchers. A taxonomy was used to determine the degree of correlation between the system requirements and established BCTs. RESULTS: Participants agreed that the future Web-based and mobile app should be based on two major components important for maintaining physical activity: (1) a calendar feature for goal setting, planning, and recording of physical activity performance and progress, and (2) a small community feature for positive feedback and support from peers. All system requirements correlated with established BCTs, which were coded as 24 different BCTs. CONCLUSIONS: To our knowledge, this study is the first to involve individuals with RA as co-designers, in collaboration with clinicians, researchers, and Web designers, to produce basic data to generate system requirement specifications for an eHealth service. The system requirements correlated to the BCTs, making specifications of content and future evaluation of effectiveness possible.
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 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 | 0,034 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».