Association of Technology-Related Skills and Self-Efficacy With Willingness to Participate in Heart Failure Telemonitoring: Cross-Sectional Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The adoption of telemonitoring in patients with heart failure (HF) is influenced by technology-related skills and self-efficacy, as well as psychological, clinical, and demographic factors. However, the relative importance of these factors with regard to willingness to use telemonitoring is insufficiently understood. objectives: This cross-sectional observational study examines the extent to which technology-related skills and self-efficacy are related to willingness to participate in telemonitoring in patients with HF. Methods: Patients completed questionnaires during hospitalization. Associations of technological skills and self-efficacy with willingness to participate in telemonitoring (dichotomous and continuous scale) were examined using regression models. Mediation-moderation analyses were used to investigate the role of self-efficacy in the association of technological skills with willingness to participate. Results: This study recruited 61 patients admitted for decompensated HF (mean age 79.9, SD 9.5 years; 24 women). Higher levels of technological skills were associated with higher willingness to participate in telemonitoring (odds ratio [OR] 1.073 per scale unit, 95% CI 1.031-1.117). Technological self-efficacy and learnability were also related to willingness to participate (OR 1.141, 95% CI 1.039-1.252; OR 1.029, 95% CI 1.006-1.052) but did not mediate the association of technological skills with willingness to participate in telemonitoring. Psychological factors (anxiety, depressive symptoms, and perceived social support), age, and cognitive and physical functioning did not moderate the association of technological skills with willingness to participate in telemonitoring. Conclusions: Technological skills, self-efficacy, and learnability are interrelated factors that need to be considered in patients with HF who are eligible for telemonitoring. Future intervention studies that target these factors could increase patients' willingness and competence in using telemonitoring after admission for HF.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».