Engagement with Manage My Pain mobile health application among patients at the Transitional Pain Service
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mobile health platforms have become an important component of pain self-management programs and hundreds of mobile applications are commercially available for patients to monitor pain. However, few of these applications have been developed in collaboration with healthcare professionals or have been critically evaluated. Manage My Pain is a user-driven mobile health platform developed by ManagingLife in collaboration with clinician researchers. Manage My Pain allows patients to keep a "pain record" and supports communication of this information with clinicians. The current report describes a user engagement study of Manage My Pain among patients at the Transitional Pain Service (TPS) at Toronto General Hospital, a multidisciplinary clinic for patients at high risk of developing postsurgical pain. METHODS: Patients at the TPS were encouraged to register on Manage My Pain as one component of a larger, non-randomized prospective study of treatment predictors and treatment enhancement. Uptake of the application and rates of registration, use, and retention were tracked for 90 days. RESULTS: Of the 196 patients who consented to the larger study, 132 (67%) also provided consent to the Manage My Pain component, indicating that they found this to be an acceptable treatment adjunct, and 119 (61%) completed registration. Of those who used the app, 67.9% and 43.2% continued to use Manage My Pain beyond 30 and 90 days, respectively. On average, users engaged with the app for 93.14 days (SD = 151.9 days) logged an average of 47.39 total records (SD = 136.1). CONCLUSIONS: Manage My Pain was found acceptable by a majority of patients at an academic pain management program. Rates of user registration and retention were favorable compared to those reported by other applications. Further research is needed to develop strategies to retain users and maximize patient benefit.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 découle