Using wearables and self-management apps in patients with COPD: a qualitative study
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technology such as wearable technology and self-management applications could improve the care of patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) by real-time continuous monitoring, early detection of COPD and improved self-management. However, patients have not been willing to use technology when it is too difficult to use, interferes with their daily lives or threatens their identity, independence and self-care. METHODS: We conducted a qualitative study to determine what patients with COPD would like to see in a wearable device and a mobile application to help manage their condition. Semi-structured interviews were conducted, recorded and transcribed. Thematic analysis was used to identify themes and concepts. RESULTS: We interviewed 14 people with COPD with an average age of 69 years. Participants perceived that the technology could improve their ability to manage their condition both in daily life and during exacerbations by connecting how they feel and by knowing their oxygen saturation, heart rate and activity. The technology may help them address feelings of fear and panic associated with exacerbations and may provide reassurance and connectedness. Some people with COPD wanted their healthcare providers to have access to their data, while others were concerned about inundating them with too much information. Of note, people wanted to maintain control of the information; to make connections with the data, but also in order to be alerted when a possible exacerbation occurs. CONCLUSION: Patients perceived significant potential for wearables and apps to help manage their condition.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle