Translating and piloting a cardiovascular risk assessment and management online tool using mobile technology
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular disease (CVD) risk assessment and management (RAM) services face many challenges and barriers in the community. Mobile technology offers the opportunity to empower patients and improve access to health prevention strategies to overcome these barriers. However, there is limited information on the availability and use of CVDRAM-related mobile technology in the Arabic language. Objectives: To pilot test an Arabic version of a CVDRAM application among potential end-users accessing community pharmacy services in Qatar. Methodology: ·RxISK™) into the Arabic language was conducted. The English/Arabic version of the calculator was tested by potential end-users, consisting of a sample of community pharmacists (CRxs) and members of the public (MOP) accessing community pharmacy services. Semi-structured interviews were conducted based on the quality attributes of the Mobile Application Rating Scale (MARS). Data were analyzed using deductive content analysis. Results: ·RxISK™ calculator: Engagement, Functionality, Attractiveness, Education, and Responsiveness. For the most part, positive subthemes were associated with each of these themes. The functionality and educational themes had some negative subthemes. Conclusion: ·RxISK™ calculator had mostly positive descriptors that were aligned with all five quality attributes of the web and mobile applications.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».