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Enregistrement W3094092880 · doi:10.1002/pra2.221

Patient empowerment through mobile health: Case study with a Brazilian application for pregnancy support

2020· article· en· W3094092880 sur OpenAlexaff
Gustavo Varela Delgado, Rodrigo Baroni de Carvalho, Chun Wei Choo, Ramon Silva Leite, José Márcio de Castro

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentPsychologyWomen's empowermentData collectionHealth carePortuguesemHealthValue (mathematics)NursingSociologyMedicineComputer sciencePolitical scienceSocial sciencePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper analyzes how mobile health applications contribute to the empowerment of health service users. The theoretical foundation includes m‐health, user empowerment, and value co‐creation. Quantitative and qualitative methods were used to investigate the Kangaroo application (Canguru, in Portuguese), which targets Brazilian pregnant women and seeks to make women empowered for a healthy pregnancy. The free app is a healthcare social network designed by a health‐tech startup and a reference Brazilian hospital. It has already supported 350,000 pregnant women, and more than 200 health professionals. The data collection effort comprised application log analysis of 6 months of records of 99,709 users, mobile‐based survey with 429 women and 16 interviews. The results showed that the functionalities of the personal and social dimensions mapped in the application explain 85.5% of the user empowerment. The app social features impacted 2.4 more than the personal functionalities. The quantitative analysis concluded that there was no moderating effect of styles of value co‐creation practices on the relationship between empowerment and its dimensions. The theoretical contribution is associated with the discussion of the influence of personal and social dimensions of m‐health to the user empowerment.

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 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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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