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Enregistrement W2896049927 · doi:10.2196/12221

A Mobile App With Optical Imaging for the Self-Management of Hand Rheumatoid Arthritis: Pilot Study

2018· article· en· W2896049927 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Elizabeth Mollard, Kaleb Michaud

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-managementMedicinemHealthPhysical therapyVisual analogue scaleTelemedicineIntervention (counseling)Rheumatoid arthritisHealth careNursingPsychological interventionComputer scienceArtificial intelligenceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient outcomes are improved and the burden to the health care system is reduced when individuals are active self-managers of their own health. There is a need for technology that facilitates self-management of rheumatoid arthritis (RA) and can reduce the number of patient visits, promptly identify treatment needs, and reduce the costs associated with poor RA management. A mobile app named LiveWith Arthritis (eTreatMD, Vancouver, BC) has been developed that allows patients with RA to use their mobile device to regularly collect self-management data and to take objective measurements of the impact of RA on their finger joints using optical imaging technology. OBJECTIVE: The objectives of this pilot study were to (1) gather preliminary data as to whether a mobile app with hand optical imaging capabilities improves self-management behaviors (self-efficacy in managing symptoms and patient activation), (2) determine if app use shows promise in improving health outcomes (Pain, Health Assessment Questionnaire-II [HAQ-II]), and (3) determine barriers to using the mobile app in adults with RA. METHODS: This pilot study used a mixed-methods design. The quantitative portion was a traditional 2-group experimental design, and the qualitative portion was a follow-up telephone interview for intervention participants who did not complete the study. Measures of self-management included the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) self-efficacy in managing symptoms (P-SEMS) and Patient Activation Measure (PAM). Health outcomes included pain by Visual Analog Scale and disability by HAQ-II. RESULTS: The final sample consisted of 21 intervention participants and 15 controls. There was a statistically significant improvement in P-SEMS and promising trends for improvement in PAM, HAQ-II, and pain scores for participants who used the app. Of the intervention participants who did not complete the study, 12 completed the qualitative interview on barriers to use. Qualitative content analysis revealed 3 themes for barriers to using the app, including (1) frustration with technology, (2) RA made the app difficult to use, and (3) satisfaction with current self-management system. CONCLUSIONS: The LiveWith Arthritis app shows promise for improving self-management behaviors and health outcomes in adults with RA. Future study with a larger sample size is required to confirm findings. Initial app experience is important for adoption and continual use of the app. Individuals with significant disability to the hand would benefit from voice-activated app features. Participants who already have a system of managing their RA may not feel compelled to switch methods, even when a novel optical imaging feature is available.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeEssai non 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

Citations57
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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