Public mobile chronic obstructive pulmonary disease applications for self-management: Patients and healthcare professionals’ perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Poorly controlled chronic obstructive pulmonary disease (COPD) can negatively impact quality of life but mobile applications (apps) are popular digital tools that may mitigate these support needs. However, it is unclear if public mobile COPD apps are acceptable to healthcare professionals and patients, people living with COPD. Objectives: The primary objective is to determine people with COPD and healthcare professionals' perspectives on the appropriateness of public mobile COPD apps for supporting individuals’ needs. The secondary objectives were to identify the ideal features and styles of mobile COPD apps for COPD self-management; and to identify the facilitators, barriers and needs for future COPD app research and development. Methods: Public mobile COPD apps were rated by questionnaires administered before and after focus group meetings. Ratings were reported as medians with interquartile ranges and median scores were categorized into three levels of appropriateness: 1-3 for inappropriate; 4-6 for uncertain; and 7-9 for appropriate. Results: A total of 6 people with COPD (mean age 68.2 ± 4.8years) and 22 healthcare professionals (mean age 45 ± 8.3years) completed this study. People with COPD identified one and healthcare professionals identified three public mobile COPD apps to be appropriate. They had different preferences for features and engagement styles but similar preferences for facilitators and barriers to use. Stakeholders mutually rated one public mobile COPD app as appropriate for self-management and emphasized the need for apps to be supplementary and customizable, rather than replacements for clinical management.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle