PP115 A Mobile Health App To Improve Knee Osteoarthritis Self-Management
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A gap exists between the evidence for reducing risk of knee osteoarthritis (KOA) progression and its application in patients’ daily lives. We aimed to bridge this gap by identifying patient and family physician (FP) self-management priorities to conceptualize and develop a mobile-health application (m-health app). Our co-design approach combined priorities and concerns solicited from patients and FPs with evidence on risk of progression to design and develop a KOA self-management tool. Methods: Parallel qualitative research of patient and FP perspectives was conducted to inform the co-design process. Researchers from the Enhancing Alberta Primary Care Research Networks (EnACT) evaluated the mental models of FPs using cognitive task analysis through structured interviews with four FPs. Using grounded theory methods, patient researchers from the Patient and Community Engagement Research (PaCER) program interviewed five patients to explore their perspectives about needs and interactions within primary care. In three co-design sessions relevant stakeholders (four patients, five FPs, and thirteen researchers) participated to: (i) identify user needs with regard to KOA self-management; and (ii) conceptualize and determine design priorities and functionalities of an m-health app using a modified nominal group process. Results: Priority measures for symptoms, activities, and quality of life from the user perspective were determined in the first two sessions. The third co-design session with our industry partner resulted in finalization of priorities through interactive patient and FP feedback. The top three features were: (i) a symptoms graph and summary; (ii) information and strategies; and (iii) setting goals. These features were used to inform the development of a minimum viable product. Conclusions: The novel use of co-design created directive dialog around the needs of patients, highlighting the contrasting views that exist between patients and FPs and emphasizing how exploring these differences might lead to strong design options for patient-oriented m-health apps. Characterizing these disjunctions has important implications for operationalizing patient-centered health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».