MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2924993635 · doi:10.2196/13009

Patients’ Experiences of Using a Consumer mHealth App for Self-Management of Heart Failure: Mixed-Methods Study

2019· article· en· W2924993635 sur OpenAlex

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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-managementmHealthUsabilityQuality of life (healthcare)Rating scaleMedicineScale (ratio)PsychologyApplied psychologyNursingComputer sciencePsychological interventionHuman–computer interactionDevelopmental psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To support the self-management of heart failure, a team of hospital clinicians, patients, and family caregivers have co-designed the consumer mobile health app, Care4myHeart. OBJECTIVE: This research aimed to determine patient experiences of using the app to self-manage heart failure. METHODS: Patients with heart failure used the app for 14 days on their own smart device in a home setting, following which a mixed-methods evaluation was performed. Eight patients were recruited, of whom six completed the Mobile Application Rating Scale and attended an interview. RESULTS: The overall app quality score was "acceptable" with 3.53 of 5 points, with the aesthetics (3.83/5) and information (3.78/5) subscales scoring the highest. The lowest mean score was in the app-specific subscale representing the perceived impact on health behavior change (2.53/5). Frequently used features were weight and fluid restriction tracking, with graphical representation of data particularly beneficial for improved self-awareness and ongoing learning. The use of technology for self-management will fundamentally differ from current practices and require a change in daily routines. However, app use was correlated with potential utility for daily management of illness with benefits of accurate recording and review of personal health data and as a communication tool for doctors to assist with care planning, as all medical information is available in one place. Technical considerations included participants' attitudes toward technology, functionality and data entry issues, and relatively minor suggested changes. CONCLUSIONS: The findings from this usability study suggest that a significant barrier to adoption is the lack of integration of technology into everyday life in the context of already established disease self-management routines. Future studies should explore the barriers to adoption and sustainability of consumer mobile health interventions for chronic conditions, particularly whether introducing such apps is more beneficial at the commencement of a self-management regimen.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,430 · 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