IT-Enabled Self-Monitoring for Chronic Disease Self-Management: An Interdisciplinary Review
Notice bibliographique
Résumé
Self-monitoring is a strategy that patients use to manage their chronic disease and chronic disease risk factors. Technological advances such as mobile apps, web-based tracking programs, sensing devices, wearable technologies, and insideable devices enable IT-based self-monitoring (ITSM) for chronic disease management. Since ITSM is multidisciplinary in nature and our understanding is fragmented, a systematic examination of the literature is performed to build a holistic understanding of the phenomenon. We review 159 studies published in 108 journals and conferences between 2006 and 2017. By adapting affordance actualization theory, we develop an overarching framework to organize the existing literature on ITSM for chronic disease management. Four themes emerge: key ITSM functionalities that enable affordances; effects on ITSM system use; effects on the achievement of chronic care goals; and the role of intermediary outcomes. For each theme, we identify what is known, what is unknown, and opportunities for future research. We also discuss cross-theme opportunities for future research where more diverse theoretical perspectives can contribute to our understanding of the phenomenon. This work provides research directions for IS researchers studying ITSM for chronic disease self-management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».