The Effectiveness of a Mobile Health Care App and Human Coaching Program in Primary Care Clinics: Pilot Multicenter Real-World Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the global burden of chronic conditions increases, their effective management is a concern. Although the need for chronic disease management using mobile self-management health care apps is increasing, there are still many barriers to their practical application in the primary care field. OBJECTIVE: This study evaluated the effectiveness of primary care services combining a mobile self-management health care app with human coaching for patients with chronic diseases in the current primary care system. METHODS: A total of 110 patients (mean age 53.2, SD 9.2 years; 64 of 110, 58.2% female) with hypertension, diabetes, dyslipidemia, or metabolic syndrome who visited one of 17 participating primary care clinics from September to November 2020 were included in this study. All participants recorded data regarding changes in body weight, sleep conditions, quality of life, depression, anxiety, stress, BMI, waist circumference, blood sugar levels, blood pressure, and blood lipids levels. The app user group (n=65) used a mobile self-management health care app with human coaching for 12 weeks, and the control group (n=45) underwent conventional self-managed health care. RESULTS: Patients in the app user group reported significantly more weight loss than those in the control group-the body weight of the app user group decreased by 1.43 kg (95% CI -2.07 to -0.79) and that of the control group decreased by 0.13 kg (95% CI -0.67 to 0.41; P=.002). The weight loss was markedly greater after using the app for 9 weeks than that when used for 4 weeks or 5-8 weeks (P=.002). Patients in the app user group reported better sleep quality (P=.04) and duration (P=.004) than those in the control group. CONCLUSIONS: The combination of primary care clinics and a mobile self-management health care app with human coaching results in better management of chronic conditions. This study shows that the primary care services combining a mobile self-management health care app with human coaching are effective in the current primary care system. An implication of this study is the possibility that a mobile self-management health care app with human coaching is a treatment option in the current primary care system.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».