The Use of Mobile Health Apps in Clinical Practice Remains Challenging
Notice bibliographique
Résumé
According to several international recommendations, disease activity should be regularly monitored with validated outcome measures in patients with axial spondyloarthritis (axSpA), and therapy should be adapted accordingly.1-3 Increasingly, healthcare providers are encouraged to also use patient-reported outcomes (PROs) for this purpose, to capture valuable data from the patient’s perspective. However, because of workforce capacity issues and limited resources, close monitoring with frequent visits is often not feasible in many rheumatology outpatient clinics.4,5 Due to the widespread adoption of smart technology, mobile health apps are being increasingly used to monitor the disease course with electronic PRO measures (ePROMs).6 These apps collect personal data from patients and enable self-monitoring of disease activity and functioning over time. Health apps can also aid in providing education and support, increase adherence to therapy, and facilitate delivery of care.6,7 The large advantage of mobile apps is that they are accessible anytime and anywhere, offering the possibility for flexible, patient-tailored, off-site monitoring.7 Further, frequent PRO assessments have a huge potential to gain insight into what actually happens to patients in between visits and enriches the understanding of the disease course in an individual patient. This way, patterns in disease activity and physical functioning that may have gone unnoticed otherwise, and in particular, the occurrence of disease flares, may be revealed.8,9 For patients, tracking symptoms may increase the sense of being in control of the disease.10 Subsequently, discussing these results with healthcare providers enables patients to actively participate in their own disease management and may result in a more personal approach to treatment and enhance shared decision making.9-11 Additionally, the use of these health apps have the potential to improve the efficiency of care, such as in determining whether to … Address correspondence to Prof dr. Astrid van Tubergen, Department of Internal Medicine, Division of Rheumatology, Maastricht University Medical Center, PO Box 5800, 6202 AZ Maastricht, the Netherlands. Email: a.van.tubergen{at}mumc.nl.
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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 | 0,026 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,033 |
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 ».