Toward a digital citizen lab for capturing data about alternative ways of self-managing chronic pain: An attitudinal user study
Notice bibliographique
Résumé
Background Myriad psychosocial and cultural factors influence personal ways of coping with chronic pain (CP). Mobile health (mHealth) apps facilitate creation of citizen laboratories outside clinical frameworks. However, issues of safety, privacy and technostress must be addressed. This attitudinal user study aimed to assess whether persons with persistent pain (PwPP) would be open to sharing qualitative and quantitative data about their self-management of CP via mHealth platforms. Methods In March 2020, we invited PwPPs, their personal or medical caregivers, or those interested in the development of an app for researching alternative ways of self-managing CP to complete an anonymous survey. We formulated an attitudinal survey within the theoretical framework of stress to estimate whether the novelty, unpredictability, and risks of data-sharing via mHealth apps concerned users. Descriptive statistics (% Part/Group) were used to interpret the survey, and open comments were reflectively analyzed to identify emerging themes. Results Of 202 responses (June 2021), 127 identified as PwPPs (average age 43.86 ± 14.97; 100/127 female), and listed several primary and secondary CP diagnoses. In almost 90% of PwPPs, physical and emotional wellbeing were affected by CP. More than 90% of PwPPs used alternative therapies (acupuncture, homeopathy, massage therapy, etc.). Attitude toward mHealth apps were positive even though nearly half of PwPPs were unfamiliar with them. More than 72% of respondents were open to using a health-related app as a research tool for data collection in real life situations. Comprehensive data collection (especially about psychosocial factors) was the most important requirement. More respondents (especially medical professionals) were concerned about health hazards of misinformation communicated via health-related information and communication systems (maximum 80%) than about privacy (maximum 40%). Qualitative analyses revealed several promises and impediments to creation of data-sharing platforms for CP. Conclusions This study shows a general willingness among PwPPs to become partners in studying alternative pain management. Despite a generally positive attitude toward the concept of sharing complex personal data to advance research, heterogeneity of attitudes shaped by personal experiences must be considered. Our study underlines the need for any digital strategy for CP research to be person-centered and flexible.
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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 | 0,022 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».