Implementing a self-management mobile app for spinal cord injury during inpatient rehabilitation and following community discharge: A feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the feasibility of implementing and evaluating a self-management mobile app for spinal cord injury (SCI) during inpatient rehabilitation and following community discharge.Design: Pilot feasibility study.Setting: Rehabilitation hospital and community.Participants: Inpatients from rehabilitation hospital following admission for their first SCI.Intervention: A mobile app was developed to facilitate self-management following SCI. The app consisted of 18 tools focusing on goal setting, tracking various health aspects, and identifying confidence regarding components of self-management. In-person training and follow-up sessions were conducted during inpatient rehabilitation and follow-up calls were provided after participants were discharged into the community.Main outcome measures: Participants completed outcome measures at baseline, community discharge, and 3-months post discharge. This study focused on feasibility indicators including recruitment, retention, respondent characteristics, adherence, and app usage. Additionally, participants’ self-management confidence relating to SCI (e.g. medication, skin, bladder, pain) was evaluated over time.Results: Twenty participants (median age 39, IQR: 31 years, 85% male) enrolled in the study. Participants’ Spinal Cord Injury Independence Measure (SCIM-III) median score was 23 and IQR was 33 (range: 7–84), which did not correlate with app usage. Retention from admission to discharge was 85% and 70% from discharge to 3-months post discharge. Individuals in the study who used the app entered data an average of 1.7x/day in rehabilitation (n = 17), and 0.5x/day in the community (n = 7). Participants’ bowel self-management confidence improved between admission and discharge (P < 0.01).Conclusions: Feasibility indicators support a larger clinical trial during inpatient rehabilitation; however, there were challenges with retention and adherence following community discharge.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».