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Enregistrement W3044884323 · doi:10.2196/20165

Feasibility of Self-Monitoring Rheumatoid Arthritis With a Smartphone App: Results of Two Mixed-Methods Pilot Studies

2020· article· en· W3044884323 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityMedicineSmartphone appMobile appsSystem usability scalePhysical therapySmartphone applicationDigital healthHealth careWorld Wide WebMultimediaComputer scienceHeuristic evaluation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several mobile apps that monitor symptoms of rheumatoid arthritis (RA) exist, but a recent systematic review indicated that high-quality apps are lacking. When patients self-monitor their own disease with patient-reported outcomes (PROs) and self-initiate care at the right moment, it may be possible to reduce the frequency of their clinic visits, which would reduce health care burden and costs. We developed an app, that is, the MijnReuma Reade app, for this purpose and performed 2 pilot tests with weekly self-monitoring. OBJECTIVE: The primary objective of this study was to design, develop, and evaluate the usability, satisfaction, and usage of the MijnReuma Reade app-an app that allows patients with RA to monitor their own disease. The secondary objective was to review the patients' perspectives on app usage and its intended purpose. METHODS: This app was designed in collaboration with patients with RA, rheumatologists, and information technology experts. Two 1-month pilot studies were performed, after which satisfaction (0-10 scale), usability (system usability scale, 0-100), and usage (proportion of completed questionnaires) of this app were assessed. After the second pilot study, semistructured interviews were performed to determine patients' perspectives and the promoters and barriers of app usage. RESULTS: In the first and second pilot study, 42 and 27 patients were included, respectively. Overall, the patients were satisfied (medians, 8 and 7) and found the app usable (mean system usability scores, 76 and 71) in pilot studies 1 and 2, respectively. App usage declined over time in both the pilot studies; 61% (17/28) and 37% (10/27) of the patients who disclosed their usage statistics completed the final weekly questionnaire in pilot study 1 and pilot study 2, respectively. Approximately 81% (25/31) of the patients indicated they would like to skip hospital visits if the self-monitored disease activity is low. In the semistructured interviews, technical problems, internal resistance (respondent fatigue, the app reminded them of their disease), and a lack of symptoms were identified as barriers for usage. Patients reported that "experiencing more grip on their disease" and "improved communication with their physician" were promoters for usage. Patients reported that pain positively mediated usage, that is, more pain promoted and less pain discouraged app usage. CONCLUSIONS: This study illustrates the feasibility of the MijnReuma Reade app that enables self-monitoring of the disease activity in patients with RA with the overarching aim to allocate clinical consultations according to need. Satisfaction with the app and usability of the app were found to be high; however, app usage declined over time. Patients acknowledged the potential of the app to self-monitor their own disease and would like to be able to skip clinic visits if the monitored disease activity is low. To evaluate this strategy, a randomized controlled trial is underway.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,350 · 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