A Digital, Self-Management Behavior Change Intervention for People With Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: People with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) experience a range of limitations, which have a significant effect on their health. Self-management and pulmonary rehabilitation (PR) are key treatments for people with COPD; however, barriers often limit their uptake and adherence. Objective: To overcome these barriers, a digital self-management intervention called PocketMedic (PM) was developed and evaluated in people with COPD alongside, and in addition, to PR. Methods: A total of 53 participants were recruited to 1 of 3 groups: PM and PR, PM, or PR. Data were collected at baseline and 7 weeks (after the interventions had finished). Questionnaires on health-related quality of life, self-management knowledge, and disease knowledge were collected. Multivariate analysis of variances and ANOVAs were used to analyze the data. Results: The analyses found that the improvements in those receiving PM were not statistically significantly different from those receiving PR, indicating that PM may replicate the benefits underpinning self-management behaviors observed in those attending PR. However, there were no additional benefits when participants received PM and PR in combination. Conclusions: PM may be a useful treatment to support COPD self-management, especially when barriers prevent people with COPD receiving traditional services such as PR. The quantitative results suggest that PM may be less beneficial when delivered alongside PR. Feedback from participants indicated that they would prefer to receive PM while they were on the waiting list for PR, to support them during this time and alleviate the apprehensions associated with attending PR. Implications, limitations, and suggestions for future research are discussed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».