A Newly Developed Application To Support Busy Clinicians In Providing Diagnostic-specific Physical Activity And Healthy Lifestyle Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Physical inactivity and poor diet led to an epidemic of preventable chronic diseases; due to shortage of primary care physicians, this led to over-reliance on non-urgent Emergency Department visits causing significant economic burden estimated at $32 billion annually. Additionally, nearly 34% of all patients discharged are readmitted within 90 days. Moreover, 79% of readmissions are preventable and estimated at $28 billion annually. Nevertheless, a physically active lifestyle is correlated with reduced prevalence of chronic diseases and reduced hospital admissions. An efficient strategy to promote physical activity may reduce the burden on healthcare services and related costs. METHODS: We created an application to assist clinicians in providing diagnosis-specific lifestyle recommendations. It includes (1) physical activity guidelines designed to inspire movement; (2) healthy eating strategies with a grocery list; and (3) coaching section for developing healthy behaviors; the recommendations are delivered in either (a) single page summary or (b) more comprehensive detailed information; all written in a coaching format to support patients maintain healthy behaviors. RESULTS: This application was designed to allow clinicians simple and rapid access to prepared recommendations for a healthy and active lifestyle tailored to the patient’s precise medical conditions. The clinician easily search the app for a specific diagnosis, for example “hypertension”; The application will then present explicit physical activity guidelines and dietary recommendations which are precise to the medical diagnosis. The recommendations are designed in simple terms and ready to print, for direct distribution from the clinician to the patient. CONCLUSIONS: The application is expected to promote implementation of physical activity health recommendations. Designed for busy clinicians, the app provides rapid and simple access to prepared health recommendations, ready to use. It requires minimal effort by the clinician in providing detailed and diagnostic-specific health recommendations. Efficient promotion of health recommendations is expected to modify the development, management, and even reversal of preventable chronic diseases, thus reducing use of healthcare resources and related costs.
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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,037 |
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 ».