MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4401219621 · doi:10.2196/58845

Self-Management Systems for Patients and Clinicians in Parkinson Care: Protocol for an Integrated Scoping Review, Product Search, and Evaluation

2024· article· en· W4401219621 sur OpenAlexvenueno aff
Selina Boege, Madison Milne‐Ives, Edward Meinert, Camille Carroll

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)MedicineProduct (mathematics)Computer scienceNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parkinson disease (PD) poses emotional and financial challenges to patients, families, caregivers, and health care systems. Self-management systems show promise in empowering people with PD and enabling more control over their treatment. The collaborative nature of PD care requires communication between patients and health care professionals. While past reviews explored self-management systems in PD diagnosis and symptom management with a focus on patient portals, there is limited research addressing the interconnectivity of systems catering to the needs of both patients and clinicians. A system's acceptability and usability for clinicians are pivotal for enabling comprehensive data collection and supporting clinical decision-making, which can enhance patient care and treatment outcomes. OBJECTIVE: This review study aims to assess PD self-management systems that include a clinician portal and to determine which features enhance acceptability and usability for clinicians. The primary aim is to assess evidence of clinicians' acceptability and usability of self-management systems with a focus on the integration of systems into clinical workflows, data collection points, monitoring, clinical decision-making support, and extended education and training. METHODS: The review will entail 3 separate stages: a literature review following the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines, a product search, and an evaluation of the level of evidence for the identified products. For the first stage, 5 databases will be searched: PubMed, CINAHL, Scopus, ACM digital library, and IEEE Xplore. Studies eligible for inclusion will be qualitative, quantitative, and mixed methods studies examining patients' and clinician's perceptions of the acceptability and usability of digital health interventions, synthesized by a narrative qualitative analysis. A web search in the iOS Apple App Store and Android Google Play Store will identify currently available tools; the level of evidence for these will then be assessed using the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine guidelines. RESULTS: Literature search and screening began soon after submission of the protocol, and the review is expected to be completed by end of September 2024. CONCLUSIONS: This review will examine currently available self-management systems in PD care, focusing on their acceptability and usability. This is significant because there is limited research addressing the integration of clinicians into these systems. The findings from this study may provide critical knowledge and insight to help inform future research and will contribute to the design of self-management systems that promote collaborative efforts in PD care. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/58845.

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)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,021
Bibliométrie0,0200,020
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,014

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetParkinson's Disease Mechanisms and Treatments→Travaux en français237 207→