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Enregistrement W3165064618 · doi:10.2196/26212

A Smartphone App for Supporting the Self-management of Daytime Urinary Incontinence in Adolescents: Development and Formative Evaluation Study of URApp

2021· article· en· W3165064618 sur OpenAlexvenueno aff
Katie Whale, Lucy Beasant, Anne Wright, Lucy Yardley, Louise Wallace, Louise Moody, Carol Joinson

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilElizabeth Blackwell Institute for Health Research, University of BristolUniversity of BristolNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Southampton Biomedical Research CentreWellcome Trust
Mots-clésConcordanceToiletMobile appsSmartphone appUrinary incontinenceFormative assessmentMedicinemHealthIntervention (counseling)PsychologyApplied psychologyPhysical therapyNursingPsychological interventionComputer scienceInternet privacyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Daytime urinary incontinence (UI) is common in childhood and often persists into adolescence. UI in adolescence is associated with a range of adverse outcomes, including depressive symptoms, peer victimization, poor self-image, and problems with peer relationships. The first-line conservative treatment for UI is bladder training (standard urotherapy) that aims to establish a regular fluid intake and a timed schedule for toilet visits. The success of bladder training is strongly dependent on good concordance, which can be challenging for young people. OBJECTIVE: This paper aims to describe the development of a smartphone app (URApp) that aims to improve concordance with bladder training in young people aged 11 to 19 years. METHODS: URApp was designed by using participatory co-design methods and was guided by the person-based approach to intervention design. The core app functions were based on clinical guidance and included setting a daily drinking goal that records fluid intake and toilet visits, setting reminders to drink fluids and go to the toilet, and recording progress toward drinking goals. The development of URApp comprised the following four stages: a review of current smartphone apps for UI, participatory co-design workshops with young people with UI for gathering user requirements and developing wireframes, the development of a URApp prototype, and the user testing of the prototype through qualitative interviews with 23 young people with UI or urgency aged 10 to 19 years and 8 clinicians. The app functions and additional functionalities for supporting concordance and behavior change were iteratively optimized throughout the app development process. RESULTS: Young people who tested URApp judged it to be a helpful way of supporting their concordance with a timed schedule for toilet visits and drinking. They reported high levels of acceptability and engagement. Preliminary findings indicated that some young people experienced improvements in their bladder symptoms, including a reduction in UI. Clinicians reported that URApp was clinically appropriate and aligned with the best practice guidelines for bladder training. URApp was deemed age appropriate, with all clinicians reporting that they would use it within their own clinics. Clinicians felt URApp would be of particular benefit to patients whose symptoms were not improving or those who were not engaging with their treatment plans. CONCLUSIONS: The next stage is to evaluate URApp in a range of settings, including pediatric continence clinics, primary care, and schools. This research is needed to test whether URApp is an effective (and cost-effective) solution for improving concordance with bladder training, reducing bladder symptoms, and improving the quality of life.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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