A Mobile App for Longterm Monitoring of Narcolepsy Symptoms: Design, Development, and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Narcolepsy is a chronic sleep disorder with a broad variety of symptoms. Although narcolepsy is primarily characterized by excessive daytime sleepiness and cataplexy (loss of muscle control triggered by emotions), patients may suffer from hypnagogic hallucinations, sleep paralysis, and fragmented night sleep. However, the spectrum of narcolepsy also includes symptoms not related to sleep, such as cognitive or psychiatric problems. Symptoms vary greatly among patients and day-to-day variance can be considerable. Available narcolepsy questionnaires do not cover the whole symptom spectrum and may not capture symptom variability. Therefore, there is a clinical need for tools to monitor narcolepsy symptoms over time to evaluate their burden and the effect of treatment. OBJECTIVE: This study aimed to describe the design, development, implementation, and evaluation of the Narcolepsy Monitor, a companion app for long-term symptom monitoring in narcolepsy patients. METHODS: After several iterations during which content, interaction design, data management, and security were critically evaluated, a complete version of the app was built. The Narcolepsy Monitor allows patients to report a broad spectrum of experienced symptoms and rate their severity based on the level of burden that each symptom imposes. The app emphasizes the reporting of changes in relative severity of the symptoms. A total of 7 patients with narcolepsy were recruited and asked to use the app for 30 days. Evaluation was done by using in-depth interviews and user experience questionnaire. RESULTS: We designed and developed a final version of the Narcolepsy Monitor after which user evaluation took place. Patients used the app on an average of 45.3 (SD 19.2) days. The app was opened on 35% of those days. Daytime sleepiness was the most dynamic symptom, with a mean number of changes of 5.5 (SD 3.7) per month, in contrast to feelings of anxiety or panic, which was only moved 0.3 (SD 0.7) times per month. Mean symptom scores were highest for daytime sleepiness (1.8 [SD 1.0]), followed by lack of energy (1.6 [SD 1.4]) and often awake at night (1.5 [SD 1.0]). The personal in-depth interviews revealed 3 major themes: (1) reasons to use, (2) usability, and (3) features. Overall, patients appreciated the concept of ranking symptoms on subjective burden and found the app easy to use. CONCLUSIONS: The Narcolepsy Monitor appears to be a helpful tool to gain more insight into the individual burden of narcolepsy symptoms over time and may serve as a patient-reported outcome measure for this debilitating disorder.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».