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Enregistrement W3035902725 · doi:10.1007/s11136-020-02555-w

Development and usability of a feedback tool, “My Personal Brain Health Dashboard”, to improve setting of self-management goals among people living with HIV in Canada

2020· article· en· W3035902725 sur OpenAlexafffundabout
Maryam Mozafarinia, Fateme Rajabiyazdi, Marie‐Josée Brouillette, Lesley K. Fellows, Nancy E. Mayo

Notice bibliographique

RevueQuality of Life Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health Research
Mots-clésDashboardUsabilitySelf-managementQuality of life (healthcare)InterpretabilityMedicineApplied psychologyPsychologyMedical educationNursingComputer scienceData scienceHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: (1) To develop a personalized health outcome profile as a feedback tool to improve self-management in people living with chronic conditions such as HIV and (2) to evaluate the interpretability and usefulness of the feedback tool for setting specific goals. METHODS: The development of "My Personal Brain Health Dashboard" was inspired by the knowledge-to-action framework. A health outcome profile was computer generated in SAS from the outcome measures, at first and last recorded visits, of each person enrolled in the +BHN cohort from five sites in Canada. The Wilson-Cleary model framed the outcome measurement strategy. Single actionable items with evidence of life impact were chosen. The response option from the original item was the person's value and the optimal level was provided to help persons compare their results to an optimal target. Cognitive interviews were conducted with members of HIV community. Appropriateness of the Dashboard for goal-setting was tested by asking participants to write specific goals according to the Dashboard they were given. RESULTS: Fifteen respondents were recruited from Montreal and Vancouver. Items most endorsed to be changed were cognition, pain, and body mass index. 80% found the Dashboard useful for setting health-related goals. A total of 85 goals were set, the text of which was mined to create a lexicon for scoring goal quality in future endeavours. CONCLUSION: This study was the preparatory phase for a future trial on a method to stimulate setting specific goals. The future trial would provide a thorough understanding of the quality of person-defined goals.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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