Exploring participant perceptions of a virtually supported home exercise program for people with multiple myeloma using a novel eHealth application: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Supervision, tailoring, and flexibility have been proposed as key program elements for delivering successful exercise programs for people with Multiple Myeloma (MM). However, no studies to date have evaluated the acceptability of an intervention employing these components. The aim of this study was to determine the acceptability of a virtually-supported exercise program and eHealth application for people with MM. Methods: A qualitative description method was used. One-on-one interviews were conducted with participants who completed the exercise program. Content analysis was used to analyze verbatim transcripts from interviews. Results: 20 participants were interviewed (64.9±6.7 years of age, n=12 females). Participants had positive perceptions of the exercise program. Three themes emerged related to strengths/limitations: One Size Does Not Fit All, App Usability, and Sustainability. Supportive and Responsive Programming was a main strength of the program, characterized as programming that was tailored, involved active support, and delivered by appropriate personnel. The inclusion of Diverse Exercise Opportunities was also regarded as a strength, as it accommodated the preferences of all participants. Participants felt the app was simple and user friendly but had a few less intuitive components. Finally, participants wanted the study to transition into a sustainable, ongoing program. Conclusion: The virtually-supported exercise program and eHealth application were acceptable for people with MM. Programs should employ tailoring, active support, and appropriate personnel to bolster acceptability and include both supervised and flexible exercise formats. eHealth apps should be simple to use so technology proficiency is not a barrier to participation.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».