PREventive Care Infrastructure based On Ubiquitous Sensing (PRECIOUS): A Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: mHealth has experienced a huge growth during the last decade. It has been presented as a new and promising pathway to increase self-management of health and chronic conditions in several populations. One of the most prolific areas of mHealth has been healthy lifestyles promotion. However, few mobile apps have succeeded in engaging people and ensuring sustained use. OBJECTIVE: This paper describes the pilot test protocol of the PReventive Care Infrastructure based on Ubiquitous Sensing (PRECIOUS) project, aimed at validating the PRECIOUS system with end users. This system includes, within a motivational framework, the Bodyguard2 sensor (accelerometer with heart rate monitoring) and the PRECIOUS app. METHODS: This is a pilot experimental study targeting morbidly obese prediabetic patients who will be randomized to three conditions: (1) Group 1 - Control group (Treatment as usual with the endocrinologist and the nurse + Bodyguard2), (2) Group 2 - PRECIOUS system (Bodyguard2 + PRECIOUS app), and (3) Group 3 - PRECIOUS system (Bodyguard2 + PRECIOUS app + Motivational Interviewing). The duration of the study will be 3 months with scheduled follow-up appointments within the scope of the project at Weeks 3, 5, 8, and 12. During the study, several measures related to healthy lifestyles, weight management, and health-related quality of life will be collected to explore the effectiveness of PRECIOUS to foster behavior change, as well as user acceptance, usability, and satisfaction with the solution. RESULTS: Because of the encouraging results shown in similar scientific work analyzing health apps acceptance in clinical settings, we expect patients to widely accept and express satisfaction with PRECIOUS. We also expect to find acceptable usability of the preventive health solution. The recruitment of the pilot study has concluded with the inclusion of 31 morbidly obese prediabetic patients. Results are expected to be available in mid-2017. CONCLUSIONS: Adopting and maintaining healthy habits may be challenging in people with chronic conditions who usually need regular support to ensure mid/long-term adherence to recommendations and behavior change. Thus, mHealth could become a powerful and efficient tool since it allows continuous communication with users and immediate feedback. The PRECIOUS system is an innovative preventive health care solution aimed at enhancing inner motivation from users to change their lifestyles and adopt healthier habits. PRECIOUS includes ubiquitous sensors and a scientifically grounded app to address three main components of health: physical activity, diet, and stress levels. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02818790; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02818790 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6qfzdfMoU).
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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 | 0,042 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,014 |
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 ».