Which Educational Topics and Smartphone App Functions Are Prioritized by US Patients With Rheumatic and Musculoskeletal Diseases? A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to identify (1) what types of information US adults with rheumatic and musculoskeletal diseases (RMD) perceive as most important to know about their disease, and (2) what functions they would use in an RMD-specific smartphone app. METHODS: Nominal groups with patients with RMD were conducted using online tools to generate a list of needed educational topics. Based on nominal group results, a survey with final educational items was administered online, along with questions about desired functions of a smartphone app for RMD and wearable use, to patients within a large community rheumatology practice-based research network and the PatientSpot registry. Chi-square tests and multivariate regression models were used to determine differences in priorities between groups of respondents with rheumatic inflammatory conditions (RICs) and osteoarthritis (OA), and possible associations. RESULTS: At least 80% of respondents considered finding a rheumatologist, understanding tests and medications, and quickly recognizing and communicating symptoms to doctors as extremely important educational topics. The highest-ranked topic for both RIC and OA groups was "knowing when the medication is not working." The app functions that most respondents considered useful were viewing laboratory results, recording symptoms to share with their rheumatology provider, and recording symptoms (eg, pain, fatigue) or disease flares for health tracking over time. Approximately one-third of respondents owned and regularly used a wearable activity tracker. CONCLUSION: People with RMD prioritized information about laboratory test results, medications, and disease and symptom monitoring, which can be used to create educational and digital tools that support patients during their disease journey.
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 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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».