Mobile Technology Use by People Experiencing Multiple Sclerosis Fatigue: Survey Methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue is one of the most commonly reported symptoms of multiple sclerosis (MS). It has a profound impact on all spheres of life, for people with MS and their relatives. It is one of the key precipitants of early retirement. Individual, group, and Internet cognitive behavioral therapy-based approaches to supporting people with MS to manage their fatigue have been shown to be effective. OBJECTIVE: The aim of this project was to (1) survey the types of mobile devices and level of Internet access people with MS use or would consider using for a health intervention and (2) characterize the levels of fatigue severity and their impact experienced by the people in our sample to provide an estimate of fatigue severity of people with MS in New Zealand. The ultimate goal of this work was to support the future development of a mobile intervention for the management of fatigue for people with MS. METHODS: Survey methodology using an online questionnaire was used to assess people with MS. A total of 51 people with MS participated. The average age was 48.5 years, and the large majority of the sample (77%) was female. RESULTS: Participants reported significant levels of fatigue as measured with the summary score of the Neurological Fatigue Index (mean 31.4 [SD 5.3]). Most (84%) respondents scored on average more than 3 on the fatigue severity questions, reflecting significant fatigue. Mobile phone usage was high with 86% of respondents reporting having a mobile phone; apps were used by 75% of respondents. Most participants (92%) accessed the Internet from home. CONCLUSIONS: New Zealand respondents with MS experienced high levels of both fatigue severity and fatigue impact. The majority of participants have a mobile device and access to the Internet. These findings, along with limited access to face-to-face cognitive behavioral therapy-based interventions, create an opportunity to develop a mobile technology platform for delivering a cognitive behavioral therapy-based intervention to decrease the severity and impact of fatigue in people with MS.
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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».