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Enregistrement W4366352851 · doi:10.2196/44135

Creation of a Holistic Platform for Health Boosting Using a Blockchain-Based Approach: Development Study

2023· article· en· W4366352851 sur OpenAlexvenueno aff
Juan Lopez-Barreiro, Luís Álvarez Sabucedo, José Luis García Soidán, Juan M. Santos-Gago

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónXunta de GaliciaMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésBlockchainImplementationComputer scienceBusinessComputer securityInternet privacyKnowledge managementData scienceSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low adherence to healthy habits, which is associated with a higher risk of disease and death, among citizens of Organization for Economic Co-operation and Development countries is a serious concern. The World Health Organization (WHO) and the physical activity (PA) guidelines for Americans provide recommendations on PA and healthy diets. To promote these habits, we suggest using a blockchain-based platform, using the PA Messaging Framework to deliver messages and rewards to users. Blockchain is a decentralized secure platform for data management, which can be used for value-added controls and services such as smart contracts (SCs), oracles, and decentralized applications (dApps). Of note, there is a substantial penetration of blockchain technologies in the field of PA, but there is a need for more implementations of dApps to take advantage of features such as nonfungible tokens. OBJECTIVE: This study aimed to create a comprehensive platform for promoting healthy habits, using scientific evidence and blockchain technology. The platform will use gamification to encourage healthy PA and eating habits; in addition, it will monitor the activities through noninvasive means, evaluate them using open-source software, and follow up through blockchain messages. METHODS: A literature search was conducted on the use of blockchain technology in the field of PA and healthy eating. On the basis of the results of this search, it is possible to define an innovative platform for promoting and monitoring healthy habits through health-related challenges on a dApp. Contact with the user will be maintained through messages following a proposed model in the literature to improve adherence to the challenges. RESULTS: The proposed strategy is based on a dApp that relies on blockchain technology. The challenges include PA and healthy eating habits based on the recommendations of the WHO and the Food and Agriculture Organization. The system is constituted of a blockchain network where challenge-related achievements are stored and verified using SCs. The user interacts with the system through a dApp that runs on their local device, monitors the challenge, and self-authenticates by providing their public and private keys. The SC verifies challenge fulfillment and generates messages, and the information stored in the network can be used to encourage competition among participants. The ultimate goal is to create a habit of healthy activities through rewards and peer competition. CONCLUSIONS: The use of blockchain technology has the potential to improve people's quality of life through the development of relevant services. In this work, strategies using gamification and blockchain are proposed for monitoring healthy activities, with a focus on transparency and reward allocation. The results are promising, but compliance with the General Data Protection Regulation is still a concern. Personal data are stored on personal devices, whereas challenge data are recorded on the blockchain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,211
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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