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Enregistrement W2896915505 · doi:10.2196/mhealth.9774

Smartphone-Based Physical Activity Telecoaching in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Mixed-Methods Study on Patient Experiences and Lessons for Implementation

2018· article· en· W2896915505 sur OpenAlexvenueno aff
Matthias Loeckx, Roberto Rabinovich, Heleen Demeyer, Zafeiris Louvaris, Rebecca Tanner, Noah Rubio, Anja Frei, Corina de Jong, Elena Gimeno‐Santos, Fernanda Rodrigues, Sara Buttery, Nicholas S Hopkinson, Gilbert Büsching, Alexandra Strassmann, Ignasi Serra, Judith García‐Aymerich, Michael I. Polkey, Thierry Troosters

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovative Medicines InitiativeSociedad Española de Neumología y Cirugía TorácicaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFonds Wetenschappelijk OnderzoekGeneralitat de CatalunyaCentres de Recerca de CatalunyaLloyd's Tercentenary Research FoundationImperial College LondonNational Institute for Health and Care ResearchVlaamse regeringEuropean Respiratory Society
Mots-clésIntervention (counseling)Physical therapyMedicinemHealthFocus groupPulmonary diseaseSmartphone appCOPDPercentileSmartphone applicationPsychological interventionMultimediaNursingComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telecoaching approaches can enhance physical activity (PA) in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). However, their effectiveness is likely to be influenced by intervention-specific characteristics. OBJECTIVE: This study aimed to assess the acceptability, actual usage, and feasibility of a complex PA telecoaching intervention from both patient and coach perspectives and link these to the effectiveness of the intervention. METHODS: We conducted a mixed-methods study based on the completers of the intervention group (N=159) included in an (effective) 12-week PA telecoaching intervention. This semiautomated telecoaching intervention consisted of a step counter and a smartphone app. Data from a project-tailored questionnaire (quantitative data) were combined with data from patient interviews and a coach focus group (qualitative data) to investigate patient and coach acceptability, actual usage, and feasibility of the intervention. The degree of actual usage of the smartphone and step counter was also derived from app data. Both actual usage and perception of feasibility were linked to objectively measured change in PA. RESULTS: The intervention was well accepted and perceived as feasible by all coaches present in the focus group as well by patients, with 89.3% (142/159) of patients indicating that they enjoyed taking part. Only a minority of patients (8.2%; 13/159) reported that they found it difficult to use the smartphone. Actual usage of the step counter was excellent, with patients wearing it for a median (25th-75th percentiles) of 6.3 (5.8-6.8) days per week, which did not change over time (P=.98). The smartphone interface was used less frequently and actual usage of all daily tasks decreased significantly over time (P<.001). Patients needing more contact time had a smaller increase in PA, with mean (SD) of +193 (SD 2375) steps per day, +907 (SD 2306) steps per day, and +1489 (SD 2310) steps per day in high, medium, and low contact time groups, respectively; P for-trend=.01. The overall actual usage of the different components of the intervention was not associated with change in step count in the total group (P=.63). CONCLUSIONS: The 12-week semiautomated PA telecoaching intervention was well accepted and feasible for patients with COPD and their coaches. The actual usage of the step counter was excellent, whereas actual usage of the smartphone tasks was lower and decreased over time. Patients who required more contact experienced less PA benefits. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02158065; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02158065 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/73bsaudy9).

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeQualitatif
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

Citations81
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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