Adherence and Satisfaction of Smartphone- and Smartwatch-Based Remote Active Testing and Passive Monitoring in People With Multiple Sclerosis: Nonrandomized Interventional Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current clinical assessments of people with multiple sclerosis are episodic and may miss critical features of functional fluctuations between visits. OBJECTIVE: The goal of the research was to assess the feasibility of remote active testing and passive monitoring using smartphones and smartwatch technology in people with multiple sclerosis with respect to adherence and satisfaction with the FLOODLIGHT test battery. METHODS: People with multiple sclerosis (aged 20 to 57 years; Expanded Disability Status Scale 0-5.5; n=76) and healthy controls (n=25) performed the FLOODLIGHT test battery, comprising active tests (daily, weekly, every two weeks, or on demand) and passive monitoring (sensor-based gait and mobility) for 24 weeks using a smartphone and smartwatch. The primary analysis assessed adherence (proportion of weeks with at least 3 days of completed testing and 4 hours per day passive monitoring) and questionnaire-based satisfaction. In-clinic assessments (clinical and magnetic resonance imaging) were performed. RESULTS: People with multiple sclerosis showed 70% (16.68/24 weeks) adherence to active tests and 79% (18.89/24 weeks) to passive monitoring; satisfaction score was on average 73.7 out of 100. Neither adherence nor satisfaction was associated with specific population characteristics. Test-battery assessments had an at least acceptable impact on daily activities in over 80% (61/72) of people with multiple sclerosis. CONCLUSIONS: People with multiple sclerosis were engaged and satisfied with the FLOODLIGHT test battery. FLOODLIGHT sensor-based measures may enable continuous assessment of multiple sclerosis disease in clinical trials and real-world settings. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT02952911; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02952911.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».