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Enregistrement W2533259971 · doi:10.1089/tmj.2016.0133

Using Mobile-Health to Connect Women with Cardiovascular Disease and Improve Self-Management

2016· article· en· W2533259971 sur OpenAlexafffund
Brodie M. Sakakibara, Emily Ross, Gavin Arthur, Lynda Brown-Ganzert, Samantha Petrin, Tara Sedlak, Scott A. Lear

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensHeart and Stroke FoundationUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal HealthSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSelf-managementSocial supportPeer supportQuality of life (healthcare)MedicineHealth management systemDiseasePeer groupPsychologyGerontologyPhysical therapyNursingAlternative medicineDevelopmental psychologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Introduction: Self-management approaches are regarded as appropriate methods to support patients with cardiovascular disease (CVD) and to prevent secondary complications and hospitalizations. Key to successful self-management is the ability of individuals to enlist peer supports to help sustain motivation and efforts to manage their condition. The purpose of this study was to investigate the proof of concept of a peer-support mobile-health (m-health) program, called Healing Circles, and explore the program's effect on self-management, social support, and health-related quality of life in women with CVD. MATERIALS AND METHODS: Healing Circles is a consumer m-health solution developed to facilitate peer support and self-management by connecting people with CVD in groups of five to nine people. Women with CVD (obstructive coronary artery disease) were included in this single group, pre/post study if they owned an iPhone/iPad with at least iOS 7.0. Participants (n = 21) used the Healing Circles program for a 10-week period. Self-management, social support, and health-related quality-of-life outcomes were assessed before and after the use of the program. User experiences and satisfaction were obtained during an exit interview. RESULTS: After 10 weeks of using the Healing Circles program, statistically significant improvements were observed in the participants' health behaviors (p = 0.04), self-monitoring (p = 0.04), social support (p = 0.01), and social integration (p = 0.002). As well, many women had a level of high satisfaction with the concept of using m-health for the delivery of peer support. CONCLUSION: The delivery of peer and self-management support using m-health technologies is well received and may improve self-management and social support. More research is needed to test hypotheses of the effect of the Healing Circles program on clinical outcomes.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,298 · 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'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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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