Smartphone App Use for Diabetes Management: Evaluating Patient Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Finding novel ways to engage patients in chronic disease management has led to increased interest in the potential of mobile health technologies for the management of diabetes. There is currently a wealth of smartphone apps for diabetes management that are available for free download or purchase. However, the usability and desirability of these apps has not been extensively studied. These are important considerations, as these apps must be accepted by the patient population at a practical level if they are to be utilized. OBJECTIVE: The purpose of this study was to gain insight into patient experiences related to the use of smartphone apps for the management of type 1 diabetes. METHODS: Adults with type 1 diabetes who had previously (or currently) used apps to manage their diabetes were eligible to participate. Participants (n=12) completed a questionnaire in which they were required to list the names of preferred apps and indicate which app functions they had used. Participants were given the opportunity to comment on app functions that they perceived to be missing from the current technology. Participants were also asked whether they had previously paid for an app and whether they would be willing to do so. RESULTS: MyFitnessPal and iBGStar were the apps most commonly listed as the best available on the market. Blood glucose tracking, carbohydrate counting, and activity tracking were the most commonly used features. Ten participants fulfilled all eligibility criteria, and indicated that they had not encountered any one app that included all of the functions that they had used. The ability to synchronize an app with a glucometer or insulin pump was the most common function that participants stated was missing from current app technology. One participant had previously paid for a diabetes-related app and the other 9 participants indicated that they would be willing to pay. CONCLUSIONS: Despite dissatisfaction with the currently available apps, there is interest in using these tools for diabetes management. Adapting existing technology to better meet the needs of this patient population may allow these apps to become more widely utilized.
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 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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».