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Enregistrement W3158557535 · doi:10.2147/oarrr.s296541

Patient Perspectives on a Digital Mobile Health Application for RA

2021· article· en· W3158557535 sur OpenAlexaffabout
Simran Chahal, Norma Biln, Bruce Clarke

Notice bibliographique

RevueOpen Access Rheumatology Research and Reviews · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDescriptive statisticsBivariate analysisSmartphone appMobile appsPaymentDigital healthDemographicsFamily medicinePreferenceApp storeInternet privacyHealth careWorld Wide WebComputer scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emerging evidence suggests that patients are increasingly willing to use digital mobile health applications for rheumatoid arthritis (RA apps). The development and diffusion of RA apps open the possibility of improved management of the disease and better physician-patient interactions. However, adoption rates among apps have been lower than hoped, and research shows that many available RA apps lack key features. There is little research exploring patient preferences for RA apps or patients' habits and preferences for app payment, which are likely key factors affecting adoption of this technology. This study seeks to understand characteristics of RA patients who have adopted RA apps, their preferences for app features, and their willingness to pay for, and experiences with app payment. METHODS: Data for this study come from a 33-question online survey of patients with RA in Canada and the United States (N=30). Information on demographics, diagnosis and management of RA, current use and desired features of RA apps, and prior experience with and willingness to pay for an app was collected. Descriptive statistics are reported, and bivariate analyses (chi-square, point-biserial correlation, and ANOVA) were performed to understand relationships between variables. RESULTS: Respondents showed a clear preference for certain app features, namely symptom tracking, scheduling appointments, and reminders. Physician recommendation for an app and patient tracking of symptoms with an app were significantly related to patient adoption of an RA app. Years since diagnosis with RA, physician recommendation for an RA app, and current use of a non-RA health tracking app were significantly related to patients' willingness to pay a subscription for an RA app. CONCLUSION: RA patients appear to prefer task support features in an RA app, notably symptom tracking, appointment scheduling, and reminders, over other features such as those related to dialogue support and social support. The choice of whether an RA app will be free or based on a subscription, pay-per-service, or one-time purchase model may also play a role in eventual adoption. Similarly, physician recommendation appears to influence patients' decision to use an RA app as well as their willingness to pay a subscription for an app.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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