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Enregistrement W2980983759 · doi:10.2196/14408

A Smart Mobile Health Tool Versus a Paper Action Plan to Support Self-Management of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbations: Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2980983759 sur OpenAlexvenueno aff
Lonneke Boer, Erik Bischoff, Maarten van der Heijden, Peter Lucas, Reinier Akkermans, Jan H. Vercoulen, Yvonne F. Heijdra, Willem JJ Assendelft, Tjard Schermer

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialExacerbationCOPDSelf-managementPhysical therapymHealthPoisson regressionHealth careDisease managementDiseaseInternal medicinePsychological interventionPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) suffer from exacerbations, a worsening of their respiratory symptoms that warrants medical treatment. Exacerbations are often poorly recognized or managed by patients, leading to increased disease burden and health care costs. OBJECTIVE: This study aimed to examine the effects of a smart mobile health (mHealth) tool that supports COPD patients in the self-management of exacerbations by providing predictions of early exacerbation onset and timely treatment advice without the interference of health care professionals. METHODS: In a multicenter, 2-arm randomized controlled trial with 12-months follow-up, patients with COPD used the smart mHealth tool (intervention group) or a paper action plan (control group) when they experienced worsening of respiratory symptoms. For our primary outcome exacerbation-free time, expressed as weeks without exacerbation, we used an automated telephone questionnaire system to measure weekly respiratory symptoms and treatment actions. Secondary outcomes were health status, self-efficacy, self-management behavior, health care utilization, and usability. For our analyses, we used negative binomial regression, multilevel logistic regression, and generalized estimating equation regression models. RESULTS: Of the 87 patients with COPD recruited from primary and secondary care centers, 43 were randomized to the intervention group. We found no statistically significant differences between the intervention group and the control group in exacerbation-free weeks (mean 30.6, SD 13.3 vs mean 28.0, SD 14.8 weeks, respectively; rate ratio 1.21; 95% CI 0.77-1.91) or in health status, self-efficacy, self-management behavior, and health care utilization. Patients using the mHealth tool valued it as a more supportive tool than patients using the paper action plan. Patients considered the usability of the mHealth tool as good. CONCLUSIONS: This study did not show beneficial effects of a smart mHealth tool on exacerbation-free time, health status, self-efficacy, self-management behavior, and health care utilization in patients with COPD compared with the use of a paper action plan. Participants were positive about the supportive function and the usability of the mHealth tool. mHealth may be a valuable alternative for COPD patients who prefer a digital tool instead of a paper action plan. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02553096; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02553096.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations66
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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