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Enregistrement W4386046003 · doi:10.2196/45955

Exploring the Perspectives and Experiences of Older Adults With Asthma and Chronic Obstructive Pulmonary Disease Toward Mobile Health: Qualitative Study

2023· article· en· W4386046003 sur OpenAlexaff
Andrew Kouri, Samir Gupta, Sharon E. Straus, Joanna E. M. Sale

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalPublic Health OntarioUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthCOPDAsthmaMedicineQualitative researchPopulationeHealthHealth careGerontologyPsychological interventionNursingEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of mobile health (mHealth) in asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is growing, and as the population ages, a greater number of older adults stand to benefit from mHealth-enhanced airway disease care. Though older adults are a heterogeneous population of health technology users, older age represents a potential barrier to health technology adoption, and there is currently a lack of knowledge on how older age influences mHealth use in asthma and COPD. OBJECTIVE: In this qualitative study, we sought to explore the experiences and perspectives of adults who were aged 65 years and older with asthma and COPD toward mHealth use. METHODS: Semistructured individual interviews were conducted with adults who were aged 65 years and older with asthma or COPD and owned a smartphone. Applying phenomenological methodology, we analyzed interview transcripts in order to develop themes and propose an essential experience of mHealth use among older adults with airway disease. We then summarized our qualitative findings and proposed strategies to leverage our results in order to guide future research and implementation efforts targeting older adults' use of airway mHealth. RESULTS: Twenty participants (mean age 79.8, SD 4.4 years) were interviewed. Participants described a central tension between (1) the perception that mHealth could help maintain independence throughout aging and (2) an apprehension toward the ways in which mHealth could negatively affect established health care experiences. Several elements of these 2 themes are absent from previous research focusing on younger adults with asthma and COPD. The individual elements of these 2 themes informed potential strategies to optimize future older adults' use of asthma and COPD mHealth tools. CONCLUSIONS: Focusing on the perspectives and experiences of older adults with asthma and COPD in their use of mHealth identified novel understandings of health technology use in this important demographic in need of greater care. These lessons were translated into potential strategies that will need to be objectively evaluated in future airway mHealth research, development, and implementation efforts.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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