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Enregistrement W2808118396 · doi:10.21037/mhealth.2018.05.05

MyHealthyGut: development of a theory-based self-regulatory app to effectively manage celiac disease

2018· article· en· W2808118396 sur OpenAlex
A. Justine Dowd, Colleen Jackson, Karen T. Y. Tang, Desiree Nielsen, Darlene Higbee Clarkin, S. Nicole Culos‐Reed

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuemHealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMitacsCalgary FoundationCanadian Celiac Association
Mots-clésDiseaseComputer scienceMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Celiac disease affects approximately 1% of the North American population and the only treatment is to follow a strict gluten-free (GF) diet. Unfortunately, the GF diet can be challenging, and poor adherence can lead to detrimental physical and psychological health outcomes for people with celiac disease. The goal of this study was to design, develop and pilot test a smartphone app (MyHealthyGut), to promote effective self-management of celiac disease and improve gut health. In Part 1, feedback from end-users (adults with celiac disease) regarding the desired functions and content of an app to manage celiac disease was gathered. Part 2 was a pilot test of the MyHealthyGut app with end-users and healthcare professionals. METHODS: Part 1: 118 adults diagnosed with celiac disease participated in the initial survey. Based on findings from this study, version 1.0 of the app was created. Part 2: 12 adults with celiac disease engaged in focus groups to provide feedback after testing the app for a 1-week period; and seven healthcare professionals (dietitians and physicians) provided online feedback about the app after using it for a 2-week period. RESULTS: Part 1: over 90% of participants indicated a need for an app for celiac disease. Ease of use, available functions, nutritious GF recipes and cost were the top four most important perceived factors to 40-60% of participants for an app to manage celiac disease. Over 25% of participants also indicated it was important to have a list of the top 100 GF foods and evidence-based supplements, the ability to track symptoms and cooking tips. Part 2: focus group participants suggested revisions to the app pertaining to functionality and ease of use (e.g., clearly marked way-finding buttons, enhance onboarding), improving the symptom journaling feature, and app content (e.g., add information on irritable bowel syndrome). The majority of healthcare professionals reported positive perceptions of the app and reported similar revisions to content, functionality and ease of use. CONCLUSIONS: Health-related mobile applications make smartphones useful tools in providing point of care to the user. Participants reported a need for the MyHealthyGut app, listed desired content, features and functions and provided feedback to revise the content, features and functions of version 1.0 of the MyHealthyGut app. MyHealthyGut is the first evidence-based app that may be helpful in empowering users to effectively self-manage celiac disease and promote general gut health.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,714

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,314 · 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