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Enregistrement W2015332747 · doi:10.2196/med20.2014

InSpire to Promote Lung Assessment in Youth: Evolving the Self-Management Paradigms of Young People With Asthma

2013· article· en· W2015332747 sur OpenAlexvenueno aff
Pierre Elias, Nithin Rajan, Kara Mcarthur, Clifford C. Dacso

Notice bibliographique

RevueMedicine 2 0 · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésSpirometerAsthmaDisadvantagedMedicinePsychological interventionSmart phoneNursingComputer scienceExhaled nitric oxideSpirometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Asthma is the most common chronic disease in childhood, disproportionately affecting urban, minority, and disadvantaged children. Individualized care plans supported by daily lung-function monitoring can reduce morbidity and mortality. However, despite 20 years of interventions to increase adherence, only 50% of US youth accurately follow their care plans, which leads to millions of preventable hospitalizations, emergency room visits, and sick days every year. We present a feasibility study of a novel, user-centered approach to increasing young people's lung-function monitoring and asthma self-care. Promoting Lung Assessment in Youth (PLAY) helps young people become active managers of their asthma through the Web 2.0 principles of participation, cocreation, and information sharing. Specifically, PLAY combines an inexpensive, portable spirometer with the motivational power and convenience of mobile phones and virtual-community gaming. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop and pilot test InSpire, a fully functional interface between a handheld spirometer and an interactive game and individualized asthma-care instant-messaging system housed on a mobile phone. METHODS: InSpire is an application for mobile smartphones that creates a compelling world in which youth collaborate with their physicians on managing their asthma. Drawing from design-theory on global timer mechanics and role playing, we incentivized completing spirometry maneuvers by making them an engaging part of a game young people would want to play. The data can be sent wirelessly to health specialists and return care recommendations to patients in real-time. By making it portable and similar to applications normally desired by the target demographic, InSpire is able to seamlessly incorporate asthma management into their lifestyle. RESULTS: We describe the development process of building and testing the InSpire prototype. To our knowledge, the prototype is a first-of-its kind mobile one-stop shop for asthma management. Feasibility testing in children aged 7 to 14 with asthma assessed likability of the graphical user interface as well as young people's interest in our incentivizing system. Nearly 100% of children surveyed said they would play games like those in PLAY if they involved breathing into a spirometer. Two-thirds said they would prefer PLAY over the spirometer alone, whereas 1/3 would prefer having both. No children said they would prefer the spirometer over PLAY. CONCLUSIONS: Previous efforts at home-monitoring of asthma in children have experienced rapid decline in adherence. An inexpensive monitoring technology combined with the computation, interactive communication, and display ability of a mobile phone is a promising approach to sustainable adherence to lung-function monitoring and care plans. An exciting game that redefines the way youth conduct health management by inviting them to collaborate in their health better can be an incentive and a catalyst for more far-reaching goals.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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