Usability of eHealth and Mobile Health Interventions by Young People Living With Juvenile Idiopathic Arthritis: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Considering the changing landscape of internet use and rising ownership of digital technology by young people, new methods could be considered to improve the current model of juvenile idiopathic arthritis (JIA) management. OBJECTIVE: This systematic review aims to evaluate the usability of eHealth and mobile health (mHealth) interventions currently available for young people living with JIA. METHODS: The PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines were used to oversee this review. We systematically searched 15 databases for 252 potential studies; 2 authors independently screened all quantitative studies reporting the use of eHealth and mHealth interventions for young people (aged 1-18 years) diagnosed with JIA. Studies were excluded if they did not report outcome measures or were reviews, commentaries, or qualitative studies. Study methodological quality was scored using the Down and Black (modified) checklist. A narrative descriptive methodology was used to quantify the data because of heterogeneity across the studies. RESULTS: A total of 11 studies were included in this review, reporting 7 eHealth and mHealth interventions for young people (aged 4-18 years) living with JIA, targeting health issues such as pain, health-related quality of life, physical activity, and chronic disease self-management. The usability of the interventions was facilitated through training and ongoing support. The engagement was promoted by a combination of persuasive influences, and barriers preventing adherence were removed through personal reminders and flexible program schedules to cater to JIA and non-JIA illnesses or other commonly seen activities in childhood. The feedback obtained was that most young people and their parents liked the interventions. CONCLUSIONS: The results of this review need to be considered cautiously because of the lack of rigorous testing and heterogeneity, which limits the detailed descriptions of data synthesis. Further research is needed to consider gender differences, associated costs, and the effectiveness of the interventions on health outcomes to better support young people living with JIA.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».