Using Smartphone Applications to Manage Chronic Conditions in Older Adults – A Review on Level of Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background: From health monitoring to health education and from behaviour change to falls sensing and health alerts to the simple pleasure of communication and connectedness, the mobile technologies (smartphone applications) are changing the lives of older adults.Objective: To examine current evidence of use of smartphones by older adults for health purposes (including communication, education, and health monitoring), and understand gaps and challenges in order to inform the design of future systems given the ubiquity of mobile phone technology.Methods: MEDLINE, CINAHL and Google scholar databases were searched from October 2016 to January 2017. Keywords used include ‘smartphone apps’, ‘mobile phone’, ‘chronic disease’, ‘chronic condition’, ‘older adults’ and ‘elderly’. A total of 12 articles were selected for quality assessment and grading of evidence.Results: Twelve different articles were found and categorized into nine different clinical domains with specific health related interventions. Articles were focused on diabetes care (2 articles), followed by COPD (2 articles), heart disease (1 article), Alzheimer’s/dementia Care (2 articles), osteoarthritis and pain management (1 article), fall prevention (1 article), colon cancer (1 article), palliative care (1 article), chronic kidney disease (1 article). Areas of interest studied included feasibility, acceptability, functionality and thereby determining their effectiveness. There were many different clinical domains; however, most of the studies were pilot studies. Current work in using mobile phones for older adult use are spread across a variety of clinical domains. Findings from different studies indicate that the use of mobile phone interventions has the potential to support successful management of chronic conditions and health behaviour change in older adults.Conclusion: Perceived benefits and willingness to use the smartphone apps are high; however, technical training and cost are main concerns. A common problem with elderly users was their reluctance to press buttons due to the fear of breaking something which has been resolved by touch screen technology of the smartphones. However, the advanced user clicked around the screen until he found what he was looking for, while the others spent a lot of time observing the screen and trying to determine the correct step. Promotion of user-friendly apps are expected especially for older adults having a diminished physical and cognitive abilities.International Journal of Human and Health Sciences Vol. 05 No. 04 October’21 Page: 381-387
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 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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».