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Enregistrement W3215730694 · doi:10.2196/33118

Development of a Community-Based e-Health Program for Older Adults With Chronic Diseases: Pilot Pre-Post Study

2021· article· en· W3215730694 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Xi Vivien Wu, Yanhong Dong, Poh Choo Tan, Peiying Gan, Di Zhang, Yuchen Chi, Felicia Fang Ting Chao, Jinhua Lu, Boon Heng Dennis Teo, Yue Tan

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChangi General HospitalNational University of Singapore
Mots-clésHealth literacyMedicineGerontologyEmpowermentGlycated hemoglobinQuality of life (healthcare)Health careeHealthPhysical therapyPsychologyNursingDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Chronic diseases may impact older adults’ health outcomes, health care costs, and quality of life. Self-management is expected to encourage individuals to make autonomous decisions, adhere to treatment plans, deal with emotional and social consequences, and provide choices for healthy lifestyle. New eHealth solutions significantly increase the health literacy and empower patients in self-management of chronic conditions. Objective This study aims to develop a Community-Based e-Health Program (CeHP) for older adults with chronic diseases and conduct a pilot evaluation. Methods A pilot study with a 2-group pre- and posttest repeated measures design was adopted. Community-dwelling older adults with chronic diseases were recruited from senior activity centers in Singapore. A systematic 3-step process of developing CeHP was coupled with a smart-device application. The development of the CeHP intervention consists of theoretical framework, client-centric participatory action research process, content validity assessment, and pilot testing. Self-reported survey questionnaires and health outcomes were measured before and after the CeHP. The instruments used were the Self-care of Chronic Illness Inventory (SCCII), Healthy Aging Instrument (HAI), Short-Form Health Literacy Scale, 12 Items (HLS-SF 12), Patient Empowerment Scale (PES), and Social Support Questionnaire, 6 items. The following health outcomes were measured: Montreal Cognitive Assessment, Symbol Digit Modalities Test, total cholesterol (TC), high-density lipoproteins, low-density lipoproteins/very-low-density lipoproteins (LDL/VLDL), fasting glucose, glycated hemoglobin (HbA1c), and BMI. Results The CeHP consists of health education, monitoring, and an advisory system for older adults to manage their chronic conditions. It is an 8-week intensive program, including face-to-face and eHealth (Care4Senior App) sessions. Care4Senior App covers health education topics focusing on the management of hypertension, hyperlipidemia, and diabetes, brain health, healthy diet, lifestyle modification, medication adherence, exercise, and mindfulness practice. Content validity assessment indicated that the content of the CeHP is valid, with a content validity index (CVI) ranging 0.86-1 and a scale-CVI of 1. Eight participants in the CeHP group and 4 in the control group completed both baseline and post intervention assessments. Participants in the CeHP group showed improvements in fasting glucose, HbA1c, TC, LDL/VLDL, BMI, SCCII indices (Maintenance, Monitoring, and Management), HAI, and PES scores post intervention, although these changes were not significant. For the participants in the control group, the scores for SCCII (management and confidence) and HLS-SF 12 decreased post intervention. Conclusions The CeHP is feasible, and it engages and empowers community-dwelling older adults to manage their chronic conditions. The rigorous process of program development and pilot evaluation provided valid evidence to expand the CeHP to a larger-scale implementation to encourage self-management, reduce debilitating complications of poorly controlled chronic diseases, promote healthy longevity and social support, and reduce health care costs.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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