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Enregistrement W2977610409 · doi:10.2196/15466

Understanding End-User Perspectives of Mobile Pulmonary Rehabilitation (mPR): Cross-Sectional Survey and Interviews

2019· article· en· W2977610409 sur OpenAlexvenueno aff
Rosie Dobson, Pauline Herbst, Sarah Candy, Tamzin Brott, Jeffrey Garrett, Gayl Humphrey, Julie Reeve, Merryn H. Tawhai, Denise Taylor, Jim Warren, Robyn Whittaker

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedTech CoRE
Mots-clésAttendanceFormative assessmentStakeholderMedicinemHealthDigital healthQualitative researchHealth literacyNursingHealth careMedical educationPsychologyPsychological interventionPublic relationsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pulmonary rehabilitation (PR) is an effective intervention for the management of people with chronic respiratory diseases, but the uptake of and adherence to PR programs is low. There is potential for mobile health (mHealth) to provide an alternative modality for the delivery of PR, overcoming many of the barriers contributing to poor attendance to current services. OBJECTIVE: The objective of this study was to understand the needs, preferences, and priorities of end users for the development of an adaptive mobile PR (mPR) support program. METHODS: A mixed methods (qualitative and quantitative) approach was used to assess the needs, preferences, and priorities of the end users (ie, patients with chronic respiratory disorders) and key stakeholders (ie, clinicians working with patients with chronic respiratory disorders and running PR). The formative studies included the following: (1) a survey to understand the preferences and priorities of patients for PR and how mobile technology could be used to provide PR support, (2) ethnographic semistructured interviews with patients with chronic respiratory disorders to gain perspectives on their understanding of their health and potential features that could be included in an mPR program, and (3) key informant interviews with health care providers to understand the needs, preferences, and priorities for the development of an mPR support program. RESULTS: Across all formative studies (patient survey, n=30; patient interviews, n=8; and key stakeholder interviews, n=8), the participants were positive about the idea of an mPR program but raised concerns related to digital literacy and confidence in using technology, access to technology, and loss of social support currently gained from traditional programs. Key stakeholders highlighted the need for patient safety to be maintained and ensuring appropriate programs for different groups within the population. Finding a balance between ensuring safety and maximizing access was seen to be essential in the success of an mPR program. CONCLUSIONS: These formative studies found high interest in mHealth-based PR intervention and detailed the potential for an mPR program to overcome current barriers to accessing traditional PR programs. Key considerations and features were identified, including the importance of technology access and digital literacy being considered in utilizing technology with this population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,326 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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