Perceptions of Older Men Using a Mobile Health App to Monitor Lower Urinary Tract Symptoms and Tamsulosin Side Effects: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) apps may provide an efficient way for patients with lower urinary tract symptoms (LUTS) to log and communicate symptoms and medication side effects with their clinicians. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the perceptions of older men with LUTS after using an mHealth app to track their symptoms and tamsulosin side effects. METHODS: Structured phone interviews were conducted after a 2-week study piloting the daily use of a mobile app to track the severity of patient-selected LUTS and tamsulosin side effects. Quantitative and qualitative data were considered. RESULTS: All 19 (100%) pilot study participants completed the poststudy interviews. Most of the men (n=13, 68%) reported that the daily questionnaires were the right length, with 32% (n=6) reporting that the questionnaires were too short. Men with more severe symptoms were less likely to report changes in perception of health or changes in self-management; 47% (n=9) of the men reported improved awareness of symptoms and 5% (n=1) adjusted fluid intake based on the questionnaire. All of the men were willing to share app data with their clinicians. Thematic analysis of qualitative data yielded eight themes: (1) orientation (setting up app, format, symptom selection, and side-effect selection), (2) triggers (routine or habit and symptom timing), (3) daily questionnaire (reporting symptoms, reporting side effects, and tailoring), (4) technology literacy, (5) perceptions (awareness, causation or relevance, data quality, convenience, usefulness, and other apps), (6) self-management, (7) clinician engagement (communication and efficiency), and (8) improvement (reference materials, flexibility, language, management recommendations, and optimize clinician engagement). CONCLUSIONS: We assessed the perceptions of men using an mHealth app to monitor and improve management of LUTS and medication side effects. LUTS management may be further optimized by tailoring the mobile app experience to meet patients' individual needs, such as tracking a greater number of symptoms and integrating the app with clinicians' visits. mHealth apps are likely a scalable modality to monitor symptoms and improve care of older men with LUTS. Further study is required to determine the best ways to tailor the mobile app and to communicate data to clinicians or incorporate data into the electronical medical record meaningfully.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».