A Smartphone App (AnSim) With Various Types and Forms of Messages Using the Transtheoretical Model for Cardiac Rehabilitation in Patients With Coronary Artery Disease: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite strong evidence of clinical benefit, cardiac rehabilitation (CR) programs are currently underutilized and smartphone-based CR strategies are thought to address this unmet need. However, data regarding the detailed process of development are scarce. OBJECTIVE: This study focused on the development of a smartphone-based, patient-specific, messaging app for patients who have undergone percutaneous coronary intervention (PCI). METHODS: The AnSim app was developed in collaboration with a multidisciplinary team that included cardiologists, psychiatrists, nurses, pharmacists, nutritionists, and rehabilitation doctors and therapists. First, a focus group interview was conducted, and the narratives of the patients were analyzed to identify their needs and preferences. Based on the results, health care experts and clinicians drafted messages into 5 categories: (1) general information regarding cardiovascular health and medications, (2) nutrition, (3) physical activity, (4) destressing, and (5) smoking cessation. In each category, 90 messages were developed according to 3 simplified steps of the transtheoretical model of behavioral change: (1) precontemplation, (2) contemplation and preparation, and (3) action and maintenance. After an internal review and feedback from potential users, a bank of 450 messages was developed. RESULTS: The focus interview was conducted with 8 patients with PCI within 1 year, and 450 messages, including various forms of multimedia, were developed based on the transtheoretical model of behavioral change in each category. Positive feedback was obtained from the potential users (n=458). The mean Likert scale score was 3.95 (SD 0.39) and 3.91 (SD 0.39) for readability and usefulness, respectively, and several messages were refined based on the feedback. Finally, the patient-specific message delivery system was developed according to the baseline characteristics and stages of behavioral change in each participant. CONCLUSIONS: We developed an app (AnSim), which includes a bank of 450 patient-specific messages, that provides various medical information and CR programs regarding coronary heart disease. The detailed process of multidisciplinary collaboration over the course of the study provides a scientific basis for various medical professionals planning smartphone-based clinical research.
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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».