Assessing Engagement With Patient-Generated Health Data Recording and Its Impact on Health Behavior Changes in Multicomponent Interventions: Supplementary Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use and sharing of patient-generated health data (PGHD) by clinicians or researchers is expected to enhance the remote monitoring of specific behaviors that affect patient health. In addition, PGHD use could support patients' decision-making on preventive care management, resulting in reduced medical expenses. However, sufficient evidence on the use and sharing of PGHD is lacking, and the impact of PGHD recording on patients' health behavior changes remains unclear. OBJECTIVE: This study aimed to assess patients' engagement with PGHD recording and to examine the impact of PGHD recording on their health behavior changes. METHODS: This supplementary analysis used the data of 47 postpartum women who had been assigned to the intervention group of our previous study for managing urinary incontinence. To assess the patients' engagement with PGHD recording during the intervention period (8 weeks), the fluctuation in the number of patients who record their PGHD (ie, PGHD recorders) was evaluated by an approximate curve. In addition, to assess adherence to the pelvic floor muscle training (PFMT), the weekly mean number of pelvic floor muscle contractions performed per day among 17 PGHD recorders was examined by latent class growth modeling (LCGM). RESULTS: =0.91). During the first week of the intervention, the percentage of PGHD recorders was around 64% (30/47) and then decreased rapidly from the second to the third week. After the fourth week, the percentage of PGHD recorders was 36% (17/47), which remained constant until the end of the intervention. When analyzing the data of these 17 PGHD recorders, PFMT adherence was categorized into 3 classes by LCGM: high (7/17, 41%), moderate (3/17, 18%), and low (7/17, 41%). CONCLUSIONS: The number of PGHD recorders declined over time in a sigmoid curve. A small number of users recorded PGHD continuously; therefore, patients' engagement with PGHD recording was low. In addition, more than half of the PGHD recorders (moderate- and low-level classes combined: 10/17, 59%) had poor PFMT adherence. These results suggest that PGHD recording does not always promote health behavior changes.
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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 | 0,014 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».