A Tailored App for the Self-management of Musculoskeletal Conditions: Evidencing a Logic Model of Behavior Change
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal conditions such as joint pain are a growing problem, affecting 18.8 million people in the United Kingdom. Digital health interventions (DHIs) are a potentially effective way of delivering information and supporting self-management. It is vital that the development of such interventions is transparent and can illustrate how individual components work, how they link back to the theoretical constructs they are attempting to change, and how this might influence outcomes. getUBetter is a DHI developed to address the lack of personalized, supported self-management tools available to patients with musculoskeletal conditions by providing knowledge, skills, and confidence to navigate through a self-management journey. OBJECTIVE: The aim of this study was to map a logic model of behavior change for getUBetter to illustrate how the content and functionality of the DHI are aligned with recognized behavioral theory, effective behavior change techniques, and clinical guidelines. METHODS: A range of behavior change models and frameworks were used, including the behavior change wheel and persuasive systems design framework, to map the logic model of behavior change underpinning getUBetter. The three main stages included understanding the behavior the intervention is attempting to change, identifying which elements of the intervention might bring about the desired change in behavior, and describing intervention content and how this can be optimally implemented. RESULTS: The content was mapped to 25 behavior change techniques, including information about health consequences, instruction on how to perform a behavior, reducing negative emotions, and verbal persuasion about capability. Mapping to the persuasive system design framework illustrated the use of a number of persuasive design principles, including tailoring, personalization, simulation, and reminders. CONCLUSIONS: This process enabled the proposed mechanisms of action and theoretical foundations of getUBetter to be comprehensively described, highlighting the key techniques used to support patients to self-manage their condition. These findings provide guidance for the ongoing evaluation of the effectiveness (including quality of engagement) of the intervention and highlight areas that might be strengthened in future iterations.
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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».