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Enregistrement W2143825555 · doi:10.2196/mhealth.2526

The Development of a Mobile Monitoring and Feedback Tool to Stimulate Physical Activity of People With a Chronic Disease in Primary Care: A User-Centered Design

2013· article· en· W2143825555 sur OpenAlexvenueno aff
Sanne van der Weegen, Renée Verwey, Marieke Spreeuwenberg, Huibert Tange, Trudy van der Weijden, Luc de Witte

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaastricht Universitair Medisch CentrumNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekZonMw
Mots-clésmHealthPrimary careChronic diseaseMedicineChronic careComputer sciencePsychologyPhysical medicine and rehabilitationGerontologyPsychological interventionIntensive care medicineNursingFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical activity is an important aspect in the treatment of patients with chronic obstructive pulmonary disease or type-2 diabetes. A monitoring and feedback tool combined with guidance by a primary care provider might be a successful method to enhance the level of physical activity in these patients. As a prerequisite for useful technology, it is important to involve the end-users in the design process from an early stage. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the user requirements for a tool to stimulate physical activity, embedded in primary care practice. The leading principle of this tool is to change behavior by self-monitoring, goal-setting, and feedback. METHODS: The research team collected qualitative data among 15 patients, 16 care professionals, and several experts. A prototype was developed in three stages. In stage 1, the literature was searched to identify end-users and context. In stage 2, the literature, experts and patient representatives were consulted to set up a use case with the general idea of the innovation. In stage 3, individual interviews and focus groups were held to identify the end-user requirements. Based on these requirements a prototype was built by the engineering team. RESULTS: The development process has led to a tool that generally meets the requirements of the end-users. A tri-axial activity sensor, worn on the hip, is connected by Bluetooth to a smartphone. In an app, quantitative feedback is given about the amount of activity and goals reached by means of graphical visualization, and an image shows a sun when the goal is reached. Overviews about activity per half an hour, per day, week, and month are provided. In the menu of the app and on a secured website, patients can enter information in individual sessions or read feedback messages generated by the system. The practice nurse can see the results of all patients on a secure webpage and can then discuss the results and set personalized goals in consultation with the patient. CONCLUSIONS: This study demonstrates that a user-centered approach brings in valuable details (such as the requirements for feedback in activity minutes per day) to improve the fit between the user, technology, and the organization of care, which is important for the usability and acceptability of the tool. The tool embedded in primary care will be evaluated in a randomized controlled trial.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,409
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'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

Citations143
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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