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Enregistrement W4285333332 · doi:10.2196/34786

Effects and Processes of an mHealth Intervention for the Management of Chronic Diseases: Prospective Observational Study

2022· article· en· W4285333332 sur OpenAlexvenueno aff
Amanda Breckner, Nicola Litke, Linda Göbl, Lars Wiezorreck, Antje Miksch, Joachim Szécsényi, Michel Wensing, Aline Weis

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinemHealthObservational studyPsychological interventionIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)Chronic careFamily medicineSelf-managementDisease managementPhysical therapyPrimary careDiseaseNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile health (mHealth) interventions for self-management are a promising way to meet the needs of patients with chronic diseases in primary care practices. Therefore, an mHealth intervention, TelePraCMan, was developed and evaluated for patients with type 2 diabetes mellitus, chronic obstructive pulmonary disease, high blood pressure, or heart failure in a German primary care setting. TelePraCMan entails a symptom diary, an appointment manager, a manager to document goals, and a warning system. The app should foster the self-management of participating patients. OBJECTIVE: We aimed to examine the effects of TelePraCMan on patient activation and quality of life and explored the underlying contextual factors, impacts, and degree of implementation. METHODS: In a prospective observational study design, we collected data by using interviews and written questionnaires from participating patients (intervention and control groups) and primary care workers (physicians and practice assistants). The primary outcomes of interest were patient-reported quality of life (12-Item Short Form Survey) and patient activation (patient activation measure). The quantitative analysis focused on differences between patients in the intervention and control groups, as well as before (T0) and after (T1) the intervention. Interviews were analyzed by using qualitative content analysis via MAXQDA (VERBI GmbH). RESULTS: At baseline, 25 patients and 24 primary care workers completed the questionnaire, and 18 patients and 21 primary care workers completed the follow-up survey. The patients were predominantly male and, on average, aged 64 (SD 11) years (T0). The primary care workers were mostly female (62%) and, on average, aged 47 (SD 10) years (T0). No differences were observed in the outcomes before and after the intervention or between the intervention and control groups. In the additional interviews, 4 patients and 11 primary care workers were included. The interviewees perceived that the intervention was useful for some patients. However, contextual factors and problems with implementation activities negatively affected the use of the app with patients. The main reasons for the low participation were the COVID-19 pandemic and the target group, which seemed to have less interest in mHealth; the interviewees attributed this to the older age of patients. However, the respondents felt that the app would be better accepted in 5 or 10 years. CONCLUSIONS: Although the TelePraCMan app was rated as very good and important by the participants, few patients used it. The digital intervention was hardly implemented and had limited impact in the current setting of German primary care. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00017320; https://tinyurl.com/4uwrzu85.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,414 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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