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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».