Expectations of a Health-Related Mobile Self-Management App Intervention Among Individuals With Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Background Our research team developed a mobile application (app) to facilitate health-related self-management behaviors for secondary conditions among individuals with spinal cord injury (SCI). To facilitate mobile app adoption and ongoing use into the community, it is important to understand potential users’ expectations and needs. Objectives The primary objective of this study was to explore user expectations of a mobile app intervention designed to facilitate self-management behavior among individuals with SCI. Methods Data were collected via one-on-one, semi-structured interviews with a subsample of 20 community-dwelling participants enrolled in a larger, clinical trial. Analysis of the transcripts was undertaken using a six-phase process of thematic analysis. Results Our analysis identified three main themes for expectations of the mobile app intervention. The first theme, desiring better health outcomes, identified participants’ expectation of being able to improve their psychological, behavioral, and physical health outcomes and reduce associated secondary conditions. The second theme, wanting to learn about the mobile app’s potential , identified participants’ interest in exploring the functionality of the app and its ability to promote new experiences in health management. The third theme, desiring greater personal autonomy and social participation , identified participants’ desire to improve their understanding of their health and the expectation for the app to facilitate social engagement with others in the community. Conclusion By exploring end-users’ expectations, these findings may have short-term effects on improving continued mobile health app use among SCI populations and long-term effects on informing future development of mobile app interventions among chronic disease populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».