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Enregistrement W2291112656 · doi:10.2196/mhealth.4814

Tracking Health Data Is Not Enough: A Qualitative Exploration of the Role of Healthcare Partnerships and mHealth Technology to Promote Physical Activity and to Sustain Behavior Change

2016· article· en· W2291112656 sur OpenAlexvenueno aff
Sheridan Miyamoto, Stuart Henderson, Heather M. Young, Amit Pande, Jay J. Han

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of California, DavisNational Institutes of Health
Mots-clésmHealthHealth careThematic analysisContext (archaeology)Qualitative researchHealth information technologyKnowledge managementPsychologyMedicineNursingComputer sciencePsychological interventionPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the recent explosion of the mobile health (mHealth) industry and consumer acquisition of mHealth tools such as wearable sensors and applications (apps), limited information is known about how this technology can sustain health behavior change and be integrated into health care. OBJECTIVE: The objective of the study was to understand potential users' views of mHealth technology, the role this technology may have in promoting individual activity goals aimed at improving health, and the value of integrating mHealth technology with traditional health care. METHODS: Four focus groups were conducted with adults interested in sharing their views on how mHealth technology could support wellness programs and improve health. Participants (n=30) were enrolled from an employee population at an academic health institution. Qualitative thematic analysis was used to code transcripts and identify overarching themes. RESULTS: Our findings suggest that tracking health data alone may result in heightened awareness of daily activity, yet may not be sufficient to sustain use of mHealth technology and apps, which often have low reuse rates. Participants suggested that context, meaning, and health care partnerships need to be incorporated to engage and retain users. In addition to these findings, drivers for mHealth technology previously identified in the literature, including integration and control of health data were confirmed in this study. CONCLUSIONS: This study explores ways that mHealth technologies may be used to not only track data, but to encourage sustained engagement to achieve individual health goals. Implications of these findings include recommendations for mHealth technology design and health care partnership models to sustain motivation and engagement, allowing individuals to achieve meaningful behavior change.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,396
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,171 · 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.

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

Citations113
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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