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Enregistrement W2803710607 · doi:10.2196/mhealth.8824

Acceptability of an mHealth App Intervention for Persons With Type 2 Diabetes and its Associations With Initial Self-Management: Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2803710607 sur OpenAlexvenueno aff
Astrid Torbjørnsen, Milada Cvancarova Småstuen, Anne Karen Jenum, Eirik Årsand, Lis Ribu

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAkershus UniversitetssykehusDiabetesforbundetNorges ForskningsrådHøgskolen i Oslo og Akershus
Mots-clésmHealthRandomized controlled trialType 2 diabetesIntervention (counseling)Self-managementMedicineDiabetes mellitusPsychologyPsychological interventionClinical psychologyPhysical therapyGerontologyComputer sciencePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile health interventions are increasingly used in health care. The level of acceptability may indicate whether and how such digital solutions will be used. OBJECTIVE: This study aimed to explore associations between the level of acceptability of a mobile diabetes app and initial ability of self-management for patients with type 2 diabetes. METHODS: Participants with type 2 diabetes were recruited from primary health care settings to a 3-armed randomized controlled trial in the Norwegian study in the RENEWING HEALTH project. At the 1-year follow-up, 75 out of 101 participants from the intervention groups completed an acceptability questionnaire (The Service User Technology Acceptability Questionnaire). In the randomized controlled trial, the 2 intervention groups (n=101 in total) received a mobile phone with a diabetes diary app, and one of the groups received additional health counseling given by telephone calls from a diabetes specialist nurse (n=50). At baseline, we collected clinical variables from medical records, whereas demographic data and self-management (The Health Education Impact Questionnaire) measures were self-reported. Log data from the use of the app by self-monitoring were registered continuously. Associations between initial ability to self-manage at baseline and acceptability of the diabetes diary app after 1 year were analyzed using linear regression. RESULTS: We found statistically significant associations between 5 of the 8 self-management domains and perceived benefit, one of the acceptability factors. However, when adjusting for age, gender, and frequency of use, only 1 domain, skill and technique acquisition, remained independently associated with perceived benefit. Frequency of use of the app was the factor that revealed the strongest association with the acceptability domain perceived benefit. CONCLUSIONS: Our findings indicate that persons with diabetes may accept the app, despite its perceived benefit being associated with only one of the 8 domains of their initial level of self-management. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01315756; https://clinicaltrials.gov/show/NCT01315756 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6z46qPhWl).

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,398 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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