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Enregistrement W4378625577 · doi:10.3390/s23104957

Co-Designing Digital Technologies for Improving Clinical Care in People with Parkinson’s Disease: What Did We Learn?

2023· article· en· W4378625577 sur OpenAlexafffund
Mariana H.G. Monje, Sylvie Grosjean, Martin Srp, Laura Antunes, Raquel Bouça‐Machado, Ricardo Cacho, Sergio Domínguez, John Inocentes, Timothy Lynch, Argyri Tsakanika, Dimitrios I. Fotiadis, George Rigas, Evžen Růžička, Joaquim J. Ferreira, Angelo Antonini, Norberto Malpica, Tiago Mestre, Álvaro Sánchez‐Ferro

Notice bibliographique

RevueSensors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIAgence Nationale de la RechercheCanadian Institutes of Health ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease Research
Mots-clésParkinson's diseaseDiseaseMedicinePhysical medicine and rehabilitationHuman–computer interactionPsychologyComputer scienceGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The healthcare model is shifting towards integrated care approaches. This new model requires patients to be more closely involved. The iCARE-PD project aims to address this need by developing a technology-enabled, home-based, and community-centered integrated care paradigm. A central part of this project is the codesign process of the model of care, exemplified by the active participation of patients in the design and iterative evaluation of three sensor-based technological solutions. We proposed a codesign methodology used for testing the usability and acceptability of these digital technologies and present initial results for one of them, MooVeo. Our results show the usefulness of this approach in testing the usability and acceptability as well as the opportunity to incorporate patients’ feedback into the development. This initiative will hopefully help other groups incorporate a similar codesign approach and develop tools that are well adapted to patients’ and care teams’ needs.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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