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Enregistrement W4414212490 · doi:10.2196/73423

User Experiences of Limb-Worn Wearable Devices for Monitoring Parkinson Disease Motor Function and Blood Pressure: Usability Study

2025· article· en· W4414212490 sur OpenAlexvenueno aff
Lorna Kenny, Marco Sica, Colum Crowe, Lauren O’Mahony, Brendan O’Flynn, David Scott Mueller, Salvatore Tedesco, John Barton, Suzanne Timmons

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityWearable computerWearable technologyDiseaseFunction (biology)Motor function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Wearable devices have the potential to provide reliable and objective assessment and monitoring of Parkinson disease (PD). During design, there is often a focus on technical performance, accuracy, and reliability, with less emphasis on the user experience. OBJECTIVE: This study explored the user experience of a novel prototype wearable device (wrist- and ankle-worn) to record limb movements (accelerations and angular velocities), and physiological data (eg, photoplethysmography and heart rate information for estimation of blood pressure). METHODS: This qualitative study used internet-based semistructured interviews with people with PD, following wearing prototype devices for 24 hours at home. Interviews were audio-recorded and transcripts analyzed using a hybrid deductive and inductive approach. RESULTS: Six people with PD, 3 male and 3 female, aged 52-83 years, with mild-to-moderate PD (Hoehn and Yahr scale score ≤3; median MDS-UPDRS [Movement Disorder Society - Unified Parkinson's Disease Rating Scale] score of 72/199) and cognition within normal limits (6-item Cognitive Impairment Test median score 0), with an average disease duration of 8 years took part in the study. Participants were overall positive toward the device, finding it generally comfortable, light in weight and noninvasive. Five out of 6 participants reported minor problems related to strap adjustability and challenges specific to PD. The prototype was comfortable, but this was a lesser priority than robustness, the device not hindering their usual clothing choices (device size or outward projection, or both), and adjustability for fit, including the need to switch to an elasticated strap. In particular, a discreet design was important, as some individuals may feel self-conscious about wearing visible condition-specific products, due to stigma. The ankle-worn device was perceived as unfamiliar and nondiscreet, with some participants likening it to a prisoner tracking system and dressing specifically to conceal it. The wrist-worn device was considered more user-friendly, especially if designed discreetly and resembling more familiar devices. Five of the 6 participants believed their health care teams should have access to the data, particularly relating to their symptoms, fluctuations, and medication. Three also wished to access these data for self-management. One participant was hesitant regarding the potential benefits of technology to support PD management, preferring to use feedback data personally and relying on their health care team's usual assessment to guide decisions. Across the group, desirable device technical features included symptom prediction, reminder prompts, and support for medication management. Despite concerns about stigma, most participants were willing to wear PD-specific devices, believing that they could aid better symptom management. CONCLUSIONS: In summary, wearable devices must be discreet, robust, comfortable, and easily applied to promote adherence regardless of technical specifications.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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