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Enregistrement W3134569866 · doi:10.1002/acr.24585

Perspectives of Persons With Arthritis on the Use of Wearable Technology to <scp>Self Monitor</scp> Physical Activity: A Qualitative Evidence Synthesis

2021· review· en· W3134569866 sur OpenAlexafffund
Jenny Leese, Jasmina Geldman, Siyi Zhu, Graham Macdonald, Mir‐Masoud Pourrahmat, Anne Townsend, Catherine L. Backman, Laura Nimmon, Linda Li

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BCHealth Commission of Sichuan ProvinceArthritis Society
Mots-clésWearable computerCINAHLThematic analysisMedicineQualitative researchWearable technologySelf-managementEveryday lifeMEDLINEApplied psychologyPsychologyComputer scienceNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We aimed to broaden understanding of the perspectives of persons with arthritis on their use of wearables to self-monitor physical activity, through a synthesis of evidence from qualitative studies. METHODS: We conducted a systematic search of 5 databases (including Medline, CINAHL, and Embase) from inception to 2018. Eligible studies qualitatively examined the use of wearables from the perspectives of persons with arthritis. All relevant data were extracted and coded inductively in a thematic synthesis. RESULTS: Of 4,358 records retrieved, 7 articles were included. Participants used a wearable during research participation in 3 studies and as part of usual self-management in 2 studies. In remaining studies, participants were shown a prototype they did not use. Themes identified were: 1) the potential to change dynamics in patient-health professional communication: articles reported a common opinion that sharing wearable data could possibly enable patients to improve communication with health professionals; 2) wearable-enabled self-awareness, whether a benefit or downside: there was agreement that wearables could increase self-awareness of physical activity levels, but perspectives were mixed on whether this increased self-awareness motivated more physical activity; 3) designing a wearable for everyday life: participants generally felt that the technology was not obtrusive in their everyday lives, but certain prototypes may possibly embarrass or stigmatize persons with arthritis. CONCLUSION: Themes hint toward an ethical dimension, as participants perceive that their use of wearables may positively or negatively influence their capacity to shape their everyday self-management. We suggest ethical questions pertinent to the use of wearables in arthritis self-management for further exploration.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,006
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 Opus0,261
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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