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Enregistrement W7024366068

The Role of Support and Sustainability Elements in the Adoption of a Self-management Support System for Chronic Illnesses

2015· dissertation· en· W7024366068 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityRecreationSocial supportChronic diseaseDecision support systemHealth careDiseaseSustainable development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian healthcare system, by design, has been historically oriented to delivering acute and symptom-driven care; however, the current cost of treating chronic disease has risen to an average of nearly 45% of direct costs of the national health budget. As a consequence more attention is being directed to the diagnosis and treatment of chronically ill patients who also may suffer from disabilities, illiteracy, impairment in judgment, depression, or multiple co-morbidities. This has also resulted in a new emphasis on health and disease self-management, to help patients to mitigate and manage the impacts of chronic diseases. This approach affects and involves the patient’s entire circle of care including the patient, healthcare providers, and the patient’s family and friends. This study discusses how support elements (i.e. decision support, education and training, family and community support) and sustainability elements (i.e. recreation and entertainment, rewards systems, online social networks) combined with online technological support can help to support and provide motivation for chronically ill patients to adopt self-management in a sustainable manner. The PLS (Partial Least Squares) statistical approach was used to validate a proposed SEM (Structural Equation Model) research model with data collected from 198 participants across North America without any prior exposure to our proposed system. The research model hypothesized that support and sustainability constructs have a strong positive influence on the willingness of users to adopt and use the proposed system. The model results in a very good fit for Behavioural Intention to Adopt for patients with no caregiver support (R2=0.71), and for patients with such support (R2=0.65). The results clearly validate our proposed model including a high predictive relevance for endogenous variables. This research provides useful theoretical and practical insights and understanding for design, development and promotion of chronic care self-management systems as well as the perceptions of users regarding the adoption and use of such systems.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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