STAR Duodecim eHealth Tool to Recognize Chronic Disease Risk Factors and Change Unhealthy Lifestyle Choices Among the Long-Term Unemployed: Protocol for a Mixed Methods Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lifestyle choices and socioeconomic status have a significant impact on the expected onset of diseases, age of death, and risk factors concerning long-term illnesses and morbidity. STAR is an online health examination tool, which gives users a report that includes an evaluation of their life expectancy and an estimated risk for developing common long-term illnesses based on questions about health, characteristics, lifestyle, and quality of life. OBJECTIVE: The goals of this study are to (1) review the capacity of STAR to recognize morbidity risks in comparison to a traditional nurse-led health examination and patient-reported health challenges; (2) evaluate the user experience and usability of STAR; and (3) assess the potential impact of STAR on the health confidence and motivation of patients to make healthier lifestyle choices. METHODS: This mixed methods validation study will consist of a quantitative part (questionnaires) and a qualitative part (phone interviews and open-ended questions from the questionnaires). The participants will include 100 long-term unemployed individuals attending a health check for the unemployed. The participants will be recruited from three Finnish public health centers in Espoo, Hämeenlinna, and Tampere. At the health centers, the participants will use STAR and attend a nurse's health check. Surveys with multiple-choice and open-ended questions will be collected from the participants, the nurse, and a study assistant. The questionnaires include questions about the participant's background and health challenges from the patient and nurse points of view, as well as questions about how well the health challenges matched the STAR report. The questionnaires also gather data about user experience, health confidence, and usability of STAR. A study assistant will fill out an observer's form containing questions about use time and possible problems encountered while using STAR. A sample of the unemployed participants will be interviewed by telephone subsequently. For the quantitative data, descriptive statistics and a reliability analysis will be performed, and mean sum scores will be computed for the study variables. Thematic analysis of the qualitative data will be performed. RESULTS: This study was approved by the Ethics Committee of the Expert Responsibility Area of Tampere University Hospital in June 2020 (ETL Code R20067). Data collection will begin in June 2021 and will take approximately 3-6 months. CONCLUSIONS: Online health examinations can improve the effectiveness of primary prevention in health care by supporting efficient evidence-based morbidity risk estimation and motivating patients to change unhealthy behaviors. A multimethod approach is used to allow for assessment of the tool's usefulness from the points of view of both professionals and patients. This study will further provide a rich understanding of how the tool can be used as part of routine health checks, and how and why the tool may or may not motivate users for making healthier lifestyle choices. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/27668.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,058 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».