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Enregistrement W4391067756 · doi:10.2196/49808

A Mobile Health App to Support Home-Based Aerobic Exercise in Neuromuscular Diseases: Usability Study

2024· article· en· W4391067756 sur OpenAlexvenueno aff
Tim Veneman, Fieke Sophia Koopman, Sander Oorschot, Pien G Koomen, Frans Nollet, Eric L. Voorn

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPhysical therapyAerobic exerciseMedicineMobile appsSession (web analytics)DashboardRehabilitationLikert scalePhysical medicine and rehabilitationPsychologyComputer scienceWorld Wide WebHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Home-based aerobic exercise in people with neuromuscular diseases (NMDs) has benefits compared to exercise in the hospital or a rehabilitation center because traveling is often cumbersome due to mobility limitations, and societal costs are lower. Barriers to home-based aerobic exercise include reduced possibilities for monitoring and lack of motivation. To overcome these and other barriers, we developed a mobile health app: Keep on training with ReVi (hereafter referred to as ReVi). OBJECTIVE: We aimed to determine the usability of the ReVi app. METHODS: Patients followed a 4-month, polarized, home-based aerobic exercise program on a cycle or rowing ergometer, with 2 low-intensity sessions and 1 high-intensity session per week supported by the ReVi app. The app collected training data, including heart rate and ratings of perceived exertion, provided real-time feedback on reaching target intensity zones, and enabled monitoring via an online dashboard. Physiotherapists instructed patients on how to use the ReVi app and supervised them during their training program. Patients and physiotherapists separately evaluated usability with self-developed questionnaires, including 9 questions on a 5-point Likert scale, covering the usability elements efficiency, effectiveness, and satisfaction. RESULTS: Twenty-nine ambulatory adult patients (n=19 women; mean age 50.4, SD 14.2 years) with 11 different slowly progressive NMDs participated. Both patients and physiotherapists (n=10) reported that the app, in terms of its efficiency, was easy to use and had a rapid learning curve. Sixteen patients (55%) experienced 1 or more technical issue(s) during the course of the exercise program. In the context of effectiveness, 23 patients (81%) indicated that the app motivated them to complete the program and that it helped them to exercise within the target intensity zones. Most patients (n=19, 70%) and physiotherapists (n=6, 60%) were satisfied with the use of the app. The median attendance rate was 88% (IQR 63%-98%), with 76% (IQR 69%-82%) of time spent within the target intensity zones. Four adverse events were reported, 3 of which were resolved without discontinuation of the exercise program. CONCLUSIONS: The usability of the ReVi app was high, despite the technical issues that occurred. Further development of the app to resolve these issues is warranted before broader implementation into clinical practice.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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