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Enregistrement W2755671006 · doi:10.2196//formative.6585

The Impact of Participant Characteristics on Use and Satisfaction of a Web-Based Computer-Tailored Chronic Obstructive Pulmonary Disease Self-Management Intervention: A Process Evaluation

2017· article· en· W2755671006 sur OpenAlexvenueno aff
Viola Voncken-Brewster, Mylène Amoureus, Hein de Vries, Zsolt Nagykáldi, Björn Winkens, Trudy van der Weijden, Huibert Tange

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary diseaseRandomized controlled trialIntervention (counseling)COPDSelf-managementPhysical therapyMedicineWeb applicationProcess (computing)Computer scienceWorld Wide WebNursingInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A randomized controlled trial (RCT) showed that a Web-based computer-tailored self-management intervention for people with or at risk for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) did not have a significant treatment effect. Process evaluation measures such as application use and satisfaction with the intervention can help understand these results. OBJECTIVES: The aim of this paper is to uncover reasons for suboptimal application use, evaluate satisfaction with the intervention, and investigate which participant characteristics predict application use and user satisfaction. METHODS: Participants were recruited through 2 different channels: an online panel and general practice. The intervention group received the intervention, which consisted of 2 modules (smoking cessation and physical activity). The control group received no intervention. The study employed a mixed methods design. Quantitative and qualitative data were gathered assessing participant characteristics, application use, reasons for not using the application, and satisfaction with the intervention. RESULTS: The RCT included 1325 participants. The proportion of individuals who participated was significantly higher in the online group (4072/6844, 59.5%) compared to the general practice group (43/335, 12.8%) (P<.001). Application use was low. Of all participants in the intervention group, 52.9% (348/658) initiated use of one or both modules, 36.0% (237/658) completed an intervention component (prolonged use), and 16.6% (109/658) revisited one of the modules after completing an intervention component (sustained use). Older age, established diagnosis of COPD, or experiencing breathlessness predicted sustained use. Participant satisfaction with the 2 modules was 6.7 (SD 1.6) on a scale from 0 to 10. The interviews revealed that a computer application was believed not to be sufficient and the help of a health care professional was necessary. Participants with a greater intention to change were more satisfied with the application. CONCLUSIONS: The application was not used sufficiently. Study materials should be further tailored to younger individuals, those at risk for COPD, and those who do not experience breathlessness in order to increase sustained use among them. Involvement of a health care professional could improve satisfaction with the intervention and potentially increase engagement with the intervention materials. However, to make this possible, recruitment in general practice needs to be improved. Recommendations are made for improving the study design, strengthening the intervention (eg, practice facilitation), and linking the computer application to interaction with a health care provider.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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