A Smartphone App for Patients With Acute Coronary Syndrome (MoTER-ACS): User-Centered Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postdischarge interventions are limited for patients with acute coronary syndrome (ACS) due to few scheduled visits to outpatient clinics and the need to travel from remote areas. Smartphones have become viable lifestyle technology to deliver home-based educational and health interventions. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a smartphone-based intervention for providing postdischarge support to patients with ACS. METHODS: The content of Mobile Technology-Enabled Rehabilitation for Patients with ACS (MoTER-ACS) was derived from a series of small studies, termed prestudy surveys, conducted in 2017. The prestudy surveys were conducted in Prince Charles Hospital, Queensland, Australia, and consisted of questionnaires among a convenience sample of patients with ACS (n=30), a focus group discussion with health care professionals (n=10), and an online survey among cardiologists (n=15). Responses from the patient survey identified educational topics of MoTER-ACS. The focus group with health care professionals assisted with identifying educational materials, health monitoring, and self-management interventions. Based on the results of the cardiologists' survey, monitoring of symptoms related to heart failure exacerbation was considered as a weekly diary. RESULTS: The MoTER-ACS app covers multimedia educational materials to adopt a healthy lifestyle and includes user-friendly tools to monitor physiological and health parameters such as blood pressure, weight, and pain, assisting patients in self-managing their condition. A web portal that is linked to the data from the smartphone app is available to clinicians to regularly access patients' data and provide support. CONCLUSIONS: The MoTER-ACS platform extends the capabilities of previous mobile health platforms by providing a home-based educational and self-management intervention for patients with ACS following discharge from the hospital. The MoTER-ACS intervention narrows the gap between existing hospital-based programs and home-based interventions by complementing the postdischarge program for patients with ACS.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».