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Enregistrement W2755360770 · doi:10.2196/mhealth.7703

A Smartphone App for Improvement of Colonoscopy Preparation (ColoprAPP): Development and Feasibility Study

2017· article· en· W2755360770 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin Walter, Roland M. Schmid, Stefan von Delius

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmartphone appColonoscopyComputer scienceMobile appsSmartphone applicationMultimediaMedicineHuman–computer interactionWorld Wide WebColorectal cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Optimal bowel preparation is one of the major cornerstones for quality of colonoscopy. But poor bowel preparation still occurs in 10% to 25% of all patients. To optimize patient guidance, we developed a new smartphone app (ColoprAPP) for Android smartphones which guides and accompanies the patient starting 4 days before colonoscopy throughout the whole colonoscopy preparation procedure. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the function of a newly developed smartphone app for supporting colonoscopy preparation. METHODS: We carried out a prospective feasibility study including 25 patients undergoing outpatient colonoscopy at our hospital. As a control, we retrieved the data of 25 patients undergoing outpatient colonoscopy matching in age, sex, and indication for colonoscopy from our colonoscopy database. Patients were asked to download the smartphone app, ColoprAPP, in addition to being given the regular colonoscopy preparation leaflet. All colonoscopies were performed in the morning after using a split-dose preparation containing a polyethlene glycol-based purgative. The study was designed to test feasibility of the prototype, evaluate grade of bowel cleanliness (Boston bowel preparation scale [BBPS]), and assess patient satisfaction with the app. RESULTS: The smartphone app use was feasible in all patients. BBPS count as a marker for grade of bowel preparation was significantly higher in the smartphone app-supported group (mean 8.1 [SD 0.3] vs 7.1 [SD 0.4], P=.02). Left (mean 2.8 [SD 0.1] vs 2.4 [SD 0.11], P=.02) and transverse colon (mean 2.8 [SD 0.07] vs 2.4 [SD 0.11], P<.001) revealed significantly higher BBPS counts in the smartphone app-supported group than in controls. Patient satisfaction with a smartphone app-supported colonoscopy preparation was high with an average numeric rating scale score for usefulness of 8.2 (visual analog scale 1-10). CONCLUSIONS: A novel developed smartphone app for reinforced education of bowel cleansing was feasible and led to high BBPS scores and patient satisfaction. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02512328; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02512328 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6sz3Kk26z).

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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