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Enregistrement W4405218847 · doi:10.2196/65734

Home Automated Telemanagement System for Individualized Exercise Programs: Design and Usability Evaluation

2024· article· en· W4405218847 sur OpenAlexvenueno aff
Aref Smiley, Joseph Finkelstein

Notice bibliographique

RevueJMIR Biomedical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésPreprintUsabilityComputer scienceHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exercise is essential for physical rehabilitation, helping to improve functional performance and manage chronic conditions. Telerehabilitation offers an innovative way to deliver personalized exercise programs remotely, enhancing patient adherence and clinical outcomes. The Home Automated Telemanagement (HAT) System, integrated with the interactive bike (iBikE) system, was designed to support home-based rehabilitation by providing patients with individualized exercise programs that can be monitored remotely by a clinical rehabilitation team. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the design, usability, and efficacy of the iBikE system within the HAT platform. We assessed the system's ability to enhance patient adherence to prescribed exercise regimens while minimizing patient and clinician burden in carrying out the rehabilitation program. METHODS: We conducted a quasi-experimental study with 5 participants using a pre- and posttest design. Usability testing included 2 primary tasks that participants performed with the iBikE system. Task completion times, adherence to exercise protocols, and user satisfaction were measured. A System Usability Scale (SUS) was also used to evaluate participants' overall experience. After an initial introduction, users performed the tasks independently following a 1-week break to assess retention of the system's operation skills and its functionality. RESULTS: Task completion times improved substantially from the pretest to the posttest: execution time for task 1 reduced from a mean of 8.6 (SD 4.7) seconds to a mean of 1.8 (SD 0.8) seconds, and the time for task 2 decreased from a mean of 315 (SD 6.9) seconds to a mean of 303.4 (SD 1.1) seconds. Adherence to the prescribed cycling speed also improved, with deviations from the prescribed speed reduced from a mean of 6.26 (SD 1.00) rpm (revolutions per minute) to a mean of 4.02 (SD 0.82) rpm (t=3.305, n=5, P=.03). SUS scores increased from a mean of 92 (SD 8.6) to a mean of 97 (SD 3.3), indicating high user satisfaction and confidence in system usability. All participants successfully completed both tasks without any additional assistance during the posttest phase, demonstrating the system's ease of use and effectiveness in supporting independent exercise. CONCLUSIONS: The iBikE system, integrated into the HAT platform, effectively supports home-based telerehabilitation by enabling patients to follow personalized exercise prescriptions with minimal need for further training or supervision. The significant improvements in task performance and exercise adherence suggest that the system is well-suited for use in home-based rehabilitation programs, promoting sustained patient engagement and adherence to exercise regimens. Further studies with larger sample sizes are recommended to validate these findings and explore the long-term benefits of the system in broader patient populations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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