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Enregistrement W4393854931 · doi:10.2196/48605

Developing a Tailored eHealth Self-Management Intervention for Patients With Chronic Kidney Disease in China: Intervention Mapping Approach

2024· article· en· W4393854931 sur OpenAlexvenueno aff
Hongxia Shen, Rianne van der Kleij, Paul J. M. van der Boog, Niels H. Chavannes

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong Province
Mots-cléseHealthKidney diseasePsychological interventionMedicineIntervention (counseling)Self-managementPublic healthChinaDiseaseDisease managementPhysical therapyHealth careHealth management systemNursingAlternative medicineInternal medicinePathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) is a major public health concern. Adequate self-management skills are vital to reduce CKD burden, optimize patient health outcomes, and control health care expenditures. Using eHealth to support CKD self-management has the potential to promote healthy behaviors and improve health outcomes of patients with CKD. However, knowledge of the implementation of such interventions in general, and in China specifically, is still limited. OBJECTIVE: This study aims to develop a tailored eHealth self-management intervention for patients with CKD in China based on the Dutch Medical Dashboard (MD) eHealth self-management intervention. METHODS: We used an intervention mapping approach. In phase 1, a systematic review and 2 qualitative studies were conducted to examine the needs, beliefs, and perceptions of patients with CKD and health care professionals regarding CKD self-management and eHealth interventions. Afterward, key factors gathered from the aforementioned studies were categorized following the 5 domains of the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). In phase 2, we specified program outcomes, performance objectives, determinants, theory-based methods, and practical strategies. Knowledge obtained from previous results was combined to complement core components of the MD self-management intervention and adapt them for Chinese patients with CKD. Additionally, the CFIR-Expert Recommendations for Implementing Change Matching Tool was pragmatically used to generate a list of potential implementation strategies to address the key factors influencing the implementation of eHealth CKD self-management interventions, and implementation strategies were discussed and finalized with the intervention monitoring group. RESULTS: An overview of the CFIR domains showed the essential factors influencing the implementation of eHealth CKD self-management interventions in Chinese settings, including "knowledge and beliefs" in the domain "individual characteristics," "quality and advantage of eHealth intervention" in the domain "intervention characteristics," "compatibility" in the domain "inner setting," and "cultural context" in the domain "outer setting." To ensure the effectiveness of the Dutch MD-based self-management intervention, we did not change the core self-management intervention components of MD that underlie its effectiveness, such as self-monitoring. We identified surface-level cultural adaptations involving customizing intervention content, messages, and approaches to the observable cultural characteristics of the local population to enhance the intervention's appeal, receptivity, and feasibility, such as providing video or voice call options to support interactions with health care professionals. Furthermore, the adapted modules such as Knowledge Center and My Self-Monitoring were developed in a mobile health app. CONCLUSIONS: Our study resulted in the delivery of a culturally tailored, standardized eHealth self-management intervention for patients with CKD in China that has the potential to optimize patients' self-management skills and improve health status and quality of life. Moreover, our study's research approach and results can inform future research on the tailoring and translation of evidence-based, eHealth self-management interventions to various contexts. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04212923; https://classic.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04212923.

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)0,018
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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