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Enregistrement W2141490968 · doi:10.2196/mhealth.2927

Using the iPod Touch for Patient Health Behavior Assessment and Health Promotion in Primary Care

2014· article· en· W2141490968 sur OpenAlexvenueno aff
Samuel N. Forjuoh, Marcia G. Ory, Suojin Wang, Jude KA des Bordes, Yan Hong

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCenters for Disease Control and PreventionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésHealth promotionmHealthPrimary careHealth careMedicineTelehealtheHealthPsychologyNursingTelemedicinePublic healthPsychological interventionFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a growing recognition of the importance of lifestyle behavior change for health promotion and disease prevention, as well as the concomitant influence of patient-physician communication on effective behavior change. Mobile technology is increasingly being recognized as an important and efficient tool to collect patients' health behavior data and facilitate patient-physician communication. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the feasibility of an iPod touch-based health behavior assessment (HBA) tool in enhancing patient-physician collaborative goal-setting for health promotion in primary care. METHODS: A total of 109 patients from three primary care clinics in central Texas completed a brief HBA, which was programmed on an iPod touch device. An instant feedback report was generated for the patient and their physician simultaneously to facilitate collaborative goal-setting. Within approximately 7 days of the HBA, the patients were phoned for a follow-up survey for their feedback on the iPod touch-based HBA and resultant patient-physician communication. RESULTS: Patients were able to complete an HBA on the iPod touch with ease. Among those who completed the follow-up survey (n=83), 30% (25/83) reported that their physicians discussed the HBA report with them, while 29% (24/83) established behavior change goals with them. More than 90% (75/83) of the patients reported positive experiences with the iPod touch-based HBA. CONCLUSIONS: It is feasible to use mobile tools for HBA in the primary care setting. The HBA also facilitated patient-physician communication on behavior change. However, more research is needed on the effectiveness of large scale dissemination of mobile-based HBA technology on health communication and behavior change for preventing or managing lifestyle-related chronic conditions, such as obesity, diabetes, cancer, or heart diseases.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,363 · 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
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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