Self-Health Monitoring by Smart Devices and Ontology Technology for Older Adults With Uncontrolled Hypertension: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension is a prevalent concern among older adults, often leading to complex cardiovascular complications when uncontrolled. Telenursing technology facilitates self-management, and the integration of domain-specific ontology allows real-time interpretation of behavioral and biometric data to provide personalized recommendations, enhancing patient engagement and self-care. Objective: This study aimed to examine the within-group and between-group effects of self-health monitoring using smart devices combined with ontology technology on hypertension-controlling behavior and mean arterial pressure among older adults with uncontrolled hypertension. Methods: The quasi-experimental design was conducted with 91 older adults in Bangkok, Thailand (46 experimental and 45 comparison participants). Participants in the experimental group used the "HT GeriCare@STOU" app on smartphones, linked to smartwatches for blood pressure monitoring, step count, and sleep pattern, with telenursing support via video calls. Data on hypertension-controlling behavior were collected using a validated questionnaire (Cronbach α=0.83; content validity index=0.98). Descriptive statistics and t tests were used to analyze within-group and between-group differences. Results: Within-group analysis revealed that experimental participants showed improved hypertension-controlling behavior and reduced mean arterial pressure after the program. Between-group comparisons indicated that mean arterial pressure in the experimental group was significantly lower than in the comparison group (P<.05), although hypertension-controlling behavior did not differ significantly between groups. Older adult participants and nurses reported high satisfaction, noting that real-time feedback increased awareness of blood pressure and motivated independent health behavior adjustments. Conclusions: Self-health monitoring using smart devices integrated with ontology technology effectively improved physiological outcomes and supported self-management in older adults with uncontrolled hypertension. The ontology framework enabled personalized, real-time decision support, highlighting its novelty, and potential to enhance nursing practice. Future studies with larger samples and longer follow-up are recommended to further evaluate the intervention's effectiveness and scalability.
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 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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».