MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3112761458 · doi:10.2196/23548

WeChat as a Platform for Baduanjin Intervention in Patients With Stable Chronic Obstructive Pulmonary Disease in China: Retrospective Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3112761458 sur OpenAlexvenueno aff
Junjie Bi, Wei Yang, Ping Hao, Zhao Yong-mei, Dan Wei, Yipeng Sun, Yuhua Lin, Meng Sun, Xuan Chen, Xuming Luo, Shanqun Li, Wei Zhang, Xiongbiao Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiofield Effects and Biophysics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDPulmonary rehabilitationPhysical therapyRandomized controlled trialRehabilitationPulmonary diseasePulmonary function testingQuality of life (healthcare)Internal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pulmonary rehabilitation is a crucial part of the nonpharmacological treatment of stable chronic obstructive pulmonary disease (COPD), but management remains problematic. WeChat could serve as a useful tool in patient management. Baduanjin is a popular exercise in China that is usually applied in pulmonary rehabilitation, which has been confirmed to be effective in improving lung function and life quality. OBJECTIVE: This study aimed to explore the efficiency of WeChat in the management of Baduanjin exercise in COPD patients. METHODS: A total of 200 patients from the respiratory department of Putuo Hospital participated in the Baduanjin rehabilitation project from September 2018 to October 2019, and were randomly assigned to the WeChat and control groups and followed up using the WeChat platform or telephone for 12 weeks. The frequency of Baduanjin exercise, lung function (percentage of forced expiratory volume in 1 second predicted, FEV1% predicted), and COPD assessment test (CAT) scores were collected and compared between the two groups. The number of message exchanges and a satisfaction survey on the WeChat platform were used to assess the feasibility of WeChat management outside the hospital. RESULTS: The Baduanjin exercise frequency significantly differed between the control group and WeChat group (F=33.82, P<.001) and across various time points (F=214.87, P<.001). After the follow-up on WeChat, there were fewer patients not performing Baduanjin exercise. The FEV1% predicted value significantly differed before and after Baduanjin exercise in the control group (Z=-3.686, P<.001) and the WeChat group (Z=-6.985, P<.001). A significant difference in the FEV1% predicted value was observed after Baduanjin exercise between the two groups (Z=-3.679, P<.001). The CAT score significantly differed before and after Baduanjin exercise in the control group (Z=-4.937, P<.001) and the WeChat group (Z=-5.246, P<.001). A significant difference in the CAT score was observed after Baduanjin exercise between the two groups (Z=-5.246, P<.001). The number of completed Baduanjin exercises, lung function, and CAT scores in active patients were higher than those in nonactive patients. All satisfaction survey items were scored with more than 4 points. Among the items, the highest score (mean 4.54, SD 0.77) was for continued WeChat management, followed by the effective management of Baduanjin exercise (mean 4.46, SD 0.87). The patients in the WeChat group showed much higher enthusiasm for and compliance with Baduanjin exercise, resulting in better life quality and lung function. The patients were very satisfied with the WeChat management because of the obvious curative effect and home feeling. CONCLUSIONS: The WeChat platform provided a feasible, effective, and sustainable management plan for Baduanjin rehabilitation. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR1900028248; http://www.chictr.org.cn/showprojen.aspx?proj=46995.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetBiofield Effects and BiophysicsTravaux en français237 207