Perceptions of Patients Regarding Mobile Health Interventions for the Management of Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using a mobile health (mHealth) intervention consisting of a smartphone and compatible medical device has the potential to enhance chronic obstructive pulmonary disease (COPD) treatment outcomes while mitigating health care costs. OBJECTIVE: This study aims to describe the demographics, use, and access to smartphones of patients with COPD. It also aims to explore and develop an understanding of potential facilitators and barriers that might influence patients using mHealth interventions for COPD management. METHODS: This was an explanatory, sequential mixed methods study. Patients who attended respirology clinics completed a questionnaire on technology access and use. We conducted semistructured individual interviews with the patients. Interview topics included the following: demographics, mHealth use, perceptions toward challenges of mHealth adoption, factors facilitating mHealth adoption, and preferences regarding features of mHealth interventions for COPD management. RESULTS: A total of 100 adults completed the survey but 22 participants were excluded because they were not diagnosed with COPD. Of these, 10 patients with COPD participated in the interview. The quantitative component revealed that many patients with COPD owned a mobile phone, but only about one-fourth of the participants (18/77, 23%) owned a smartphone. The likelihood of owning a smartphone was not associated with age, sex, marital status, or geographical location, but patients with high educational status were more likely to own a smartphone. The qualitative component found that patients with COPD, in general, had a positive attitude toward mHealth adoption for COPD management, but several facilitators and barriers were identified. The main facilitators of mHealth adoption are possible health benefits for patients, ease of use, educating patients, and credibility. Alternatively, the barriers to adoption are technical issues, lack of awareness, potential limited uptake from older adults, privacy and confidentiality issues, finances, and lack of interest in mHealth. CONCLUSIONS: It is important to understand the perceptions of patients with COPD regarding the adoption of innovative mHealth interventions for COPD management. This study identifies some potential facilitators and barriers that may inform the successful development and implementation of mHealth interventions for COPD management.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».