Engaging technology for encouraging physical activity in COPD patients: A first user test
Notice bibliographique
Résumé
It is known that a physically active lifestyle can improve quality of life and help in managing COPD. It is important for patients to be aware of how physically active they are. Our aim was to test usage, usability, acceptance, and compliance of a web-based physical activity interface (PAI) in COPD patients. 14 COPD patients were recruited (age: 60.9±8.8yrs; 5M, 9F) at the CIRO+ Expertise Center (Horn, Netherlands). Patients were provided a Direct Life (Philips) activity monitor (AM) and physical activity (PA) was monitored for 2 weeks. Patients were provided with the PAI and were instructed to upload their PA data recorded by the AM, review it, plan and mark as complete their activities each day. Patients were not encouraged or asked to perform any additional PA and were interviewed about their experiences and acceptance of the PAI. Compliance to wearing the AM was 88.2±20.5% of time and patients showed an average daily active energy expenditure of 398.5±191.6 kcal. Patients logged on daily with a minimum of 2 sessions but with lower usage during weekends. The average daily time spent on the PAI was 11 minutes. Patients planned 2.68±1.89 tasks a day with 1.70±1.66 tasks marked as complete. There was a significant correlation between the number of planned and completed tasks (r=0.69; p=0.0042). The PAI scored high (>80%) on Usefulness, Satisfaction, and Ease of use questionnaire. Patients were highly engaged in the PAI indicated by the high compliance to activity monitoring and planning tasks. Although patients indicated a beneficial value for managing their PA, further studies are needed to prove the efficacy of a PAI and verify whether such tool could be used in improving/maintaining PA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».