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Enregistrement W3119888974 · doi:10.2196/23402

Usability and Preliminary Effectiveness of a Preoperative mHealth App for People Undergoing Major Surgery: Pilot Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3119888974 sur OpenAlexvenueno aff
Miriam van der Velde, Karin Valkenet, Edwin Geleijn, Marjoke Kruisselbrink, Marije Marsman, Liedewij M.J. Janssen, Jelle P. Ruurda, Donald L. van der Peet, Jesse J. Aarden, Cindy Veenhof, Marike van der Leeden

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthRandomized controlled trialUsabilityMedicinePhysical therapySurgeryPsychological interventionNursingComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major surgery is associated with negative postoperative outcomes such as complications and delayed or poor recovery. Multimodal prehabilitation can help to reduce the negative effects of major surgery. Offering prehabilitation by means of mobile health (mHealth) could be an effective new approach. OBJECTIVE: The objectives of this pilot study were to (1) evaluate the usability of the Be Prepared mHealth app prototype for people undergoing major surgery, (2) explore whether the app was capable of bringing about a change in risk behaviors, and (3) estimate a preliminary effect of the app on functional recovery after major surgery. METHODS: A mixed-methods pilot randomized controlled trial was conducted in two Dutch academic hospitals. In total, 86 people undergoing major surgery participated. Participants in the intervention group received access to the Be Prepared app, a smartphone app using behavior change techniques to address risk behavior prior to surgery. Both groups received care as usual. Usability (System Usability Scale), change in risk behaviors 3 days prior to surgery, and functional recovery 30 days after discharge from hospital (Patient-Reported Outcomes Measurement Information System physical functioning 8-item short form) were assessed using online questionnaires. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics, chi-square tests, and multivariable linear regression. Semistructured interviews about the usability of the app were conducted with 12 participants in the intervention group. Thematic analysis was used to analyze qualitative data. RESULTS: Seventy-nine people-40 in the intervention group and 39 in the control group-were available for further analysis. Participants had a median age of 61 (interquartile range 51.0-68.0) years. The System Usability Scale showed that patients considered the Be Prepared app to have acceptable usability (mean 68.2 [SD 18.4]). Interviews supported the usability of the app. The major point of improvement identified was further personalization of the app. Compared with the control group, the intervention group showed an increase in self-reported physical activity and muscle strengthening activities prior to surgery. Also, 2 of 2 frequent alcohol users in the intervention group versus 1 of 9 in the control group drank less alcohol in the run-up to surgery. No difference was found in change of smoking cessation. Between-group analysis showed no meaningful differences in functional recovery after correction for baseline values (β=-2.4 [95% CI -5.9 to 1.1]). CONCLUSIONS: The Be Prepared app prototype shows potential in terms of usability and changing risk behavior prior to major surgery. No preliminary effect of the app on functional recovery was found. Points of improvement have been identified with which the app and future research can be optimized. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Registry NL8623; https://www.trialregister.nl/trial/8623.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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