Evaluation of an mHealth App on Self-Management of Osteoporosis: Prospective Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) technologies can be used for disease-specific self-management, and these technologies are experiencing rapid growth in the health care industry. They use mobile devices, specifically smartphone apps, to enhance and support medical and public health practices. In chronic disease management, the use of apps in the realm of mHealth holds the potential to improve health outcomes. This is also true for mHealth apps on osteoporosis, but the usage and patients' experiences with these apps are underexplored. OBJECTIVE: This prospective survey study aimed to investigate the eHealth literacy of Danish patients with osteoporosis, as well as the usability and acceptability of the app "My Bones." METHODS: Data on patient characteristics, disease knowledge, eHealth literacy, usability, and acceptability were collected using self-administered questionnaires at baseline, 2 months, and 6 months. The following validated questionnaires were used: eHealth Literacy Questionnaire, System Usability Scale, and Service User Technology Acceptability Questionnaire. RESULTS: Mean scores for eHealth literacy ranged from 2.6 to 3.1, with SD ranging from 0.5 to 0.6 across the 7 domains. The mean (SD) System Usability Scale score was 74.7 (14.4), and the mean (SD) scores for domains 1, 2, and 6 of the Service User Technology Acceptability Questionnaire were 3.4 (1.2), 4.5 (1.1), 4.1 (1.2), respectively. CONCLUSIONS: Danish patients with osteoporosis are both motivated and capable of using digital health services. The app's usability was acceptable, and it has the potential to reduce visits to general practitioner clinics, enhance health outcomes, and serve as a valuable addition to regular health or social care services.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».