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Enregistrement W3110173487 · doi:10.2196/18860

Exploring Attitudes and Experiences of People With Knee Osteoarthritis Toward a Self-Directed eHealth Intervention to Support Exercise: Qualitative Study

2020· article· en· W3110173487 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel K Nelligan, Rana S. Hinman, Pek Ling Teo, Kim L. Bennell

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-cléseHealthIntervention (counseling)Randomized controlled trialPhysical therapyMedicineOsteoarthritisQualitative researchPsychologyHealth careNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knee osteoarthritis (OA) is a highly prevalent and debilitating condition. Exercise is a recommended treatment because of its effectiveness at improving pain and function. However, exercise is underutilized in OA management. Difficulty accessing health care has been identified as a key barrier to exercise uptake. Innovative and scalable methods of delivering exercise treatments to people with knee OA are needed. We developed a self-directed eHealth intervention to enable and encourage exercise participation. The effectiveness of this intervention on pain and function in people with knee OA is being evaluated in a randomized clinical trial. OBJECTIVE: This study aimed to explore the attitudes and experiences of people with knee OA who accessed the self-directed eHealth intervention and the features perceived as useful to facilitate self-directed exercise. METHODS: This was a qualitative study embedded within a randomized controlled trial. Individual, semistructured phone interviews were conducted with 16 people with knee OA who had accessed a 24-week eHealth intervention (website and behavior change SMS program) designed to support exercise participation. Interviews were audiorecorded, transcribed verbatim, and thematically analyzed using an inductive approach. RESULTS: Five themes arose: (1) technology easy to use and follow (website ease of use, SMS ease of use), (2) facilitators to exercise participation (credible OA and exercise information, website features, prescribed exercises simple to do unsupervised, freedom to adapt the exercise to suit needs, influence of other health care experiences), (3) sense of support and accountability (SMS good reminder and prompt, accountable, SMS tone and automation could trigger negative emotions [eg, guilt or shame], inability to contact someone when needed), (4) positive outcomes (knee symptom improvements, confidence to self-manage, encouraged active living), (5) suggestions for real-world application (provided by a health professional preferred, should be provided at subsidized or low out-of-pocket cost). CONCLUSIONS: People with knee OA had mostly positive experiences with and attitudes towards the use of an eHealth intervention that supported exercise participation independent of a health professional. A human connection associated with the eHealth intervention appeared important.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeQualitatif
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

Citations57
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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