A digital self-care intervention for Ugandan patients with heart failure and their clinicians: User-centred design and usability study
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Notice bibliographique
Résumé
Background The prevalence of heart failure (HF) is increasing in Uganda. Ugandan patients with HF report receiving limited information about their illness and associated self-care behaviours. Interventions targeted at improving HF self-care have been shown to improve patient quality of life and reduce hospitalizations in high-income countries. However, such interventions remain underutilized in resource-limited settings like Uganda. This study aimed to develop a digital health intervention that enables improved self-care amongst HF patients in Uganda. Methods We implemented a user-centred design (UCD) process to develop a self-care intervention entitled Medly Uganda. The ideation phase comprised a scoping review and preliminary data collection amongst HF patients and clinicians in Uganda. An iterative design process was then used to advance an initial prototype into a functional digital health intervention. The evaluation phase involved usability testing of the intervention amongst Ugandan patients with HF and their clinicians. Results Medly Uganda is a digital health intervention that allows patients to report daily HF symptoms, receive tailored treatment advice and connect with a clinician when showing signs of decompensation. The system harnesses Unstructured Supplementary Service Data (USSD) technology that is already widely used in Uganda for mobile phone-based financial transactions. Usability testing showed Medly Uganda to be both acceptable and feasible amongst clinicians, patients and caregivers. Conclusions Medly Uganda is a functional digital health intervention with demonstrated acceptability and feasibility in enabling Ugandan HF patients to better care for themselves. We are hopeful that the system will improve self-care efficacy amongst HF patients in Uganda.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle