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Enregistrement W4205281842 · doi:10.2196/24239

A Digital Intervention for Respiratory Tract Infections (Internet Dr): Process Evaluation to Understand How to Support Self-care for Minor Ailments

2021· article· en· W4205281842 sur OpenAlexvenueno aff
Sascha Miller, Lucy Yardley, Peter Smith, Mark Weal, Alexander Anderson, Beth Stuart, Paul Little, Leanne Morrison

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health EnglandEconomic and Social Research CouncilUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Health Protection Research Unit
Mots-clésIntervention (counseling)The InternetRandomized controlled trialMedicineMinor (academic)AnxietyClinical trialFamily medicinePsychologyWorld Wide WebNursingComputer sciencePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 57 million physician appointments annually in the United Kingdom are for minor ailments. These illnesses could be self-cared for, which would potentially lower patients' anxiety, increase their confidence, and be more convenient. In a randomized controlled trial of the Internet Dr digital intervention, patients with access to the intervention had fewer consultations for respiratory tract infections (RTIs). Having established intervention efficacy, further examination of trial data is required to understand how the intervention works. OBJECTIVE: This paper reports a process evaluation of Internet Dr usage by the intervention group. The evaluation aims to demonstrate how meaningful usage metrics (ie, interactions that are specific and relevant to the intervention) can be derived from the theoretical principles underlying the intervention, then applied to examine whether these interactions are effective in supporting self-care for RTIs, for whom, and at what time. METHODS: The Internet Dr trial recorded patients' characteristics and usage data over 24 weeks. At follow-up, users reported whether their levels of enablement to cope with their illness changed over the trial period. The Medical Research Council process evaluation guidance and checklists from the framework for Analyzing and Measuring Usage and Engagement Data were applied to structure research questions examining associations between usage and enablement. RESULTS: Viewing pages containing advice on caring for RTIs were identified as a meaningful metric for measuring intervention usage. Almost half of the users (616/1491, 42.31%) viewed at least one advice page, with most people (478/616, 77.6%) accessing them when they initially enrolled in the study. Users who viewed an advice page reported increased enablement to cope with their illness as a result of having participated in the study compared with users who did not (mean 2.12, SD 2.92 vs mean 1.65, SD 3.10; mean difference 0.469, 95% CI 0.082-0.856). The target population was users who had visited their general practitioners for an RTI in the year before the trial, and analyses revealed that this group was more likely to access advice pages (odds ratio 1.35, 95% CI 1.159-1.571; P<.001). CONCLUSIONS: The process evaluation identifies viewing advice pages as associated with increased enablement to self-care, even when accessed in the absence of a RTI, meaning that dissemination activities need not be restricted to targeting users who are ill. The intervention was effective at reaching the target population of users who had previously consulted their general practitioners. However, attrition before reaching advice pages was high, highlighting the necessity of prioritizing access during the design phase. These findings provide guidance on how the intervention may be improved and disseminated and have wider implications for minor ailment interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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