Development and pilot testing of a mobile health solution for asthma self‐management: Asthma action plan smartphone application pilot study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collaborative self-management is a core recommendation of national asthma guidelines; the written action plan is the knowledge tool that supports this objective. Mobile health technologies have the potential to enhance the effectiveness of the action plan as a knowledge translation tool. OBJECTIVE: To design, develop and pilot a mobile health system to support asthma self-management. METHODS: The present study was a prospective, single-centre, nonrandomized, pilot preintervention-postintervention analysis. System design and development were guided by an expert steering committee. The network included an agnostic web browser-based asthma action plan smartphone application (SPA). Subjects securely transmitted symptoms and peak flow data daily, and received automated control assessment, treatment advice and environmental alerts. RESULTS: Twenty-two adult subjects (mean age 47 years, 82% women) completed the study. Biophysical data were received on 84% of subject days (subject day = 1 subject × 1 day). Subjects viewed their action plan current zone of control on 54% and current air quality on 61% of subject days, 86% followed self-management advice and 50% acted to reduce exposure risks. A large majority affirmed ease of use, clarity and timeliness, and 95% desired SPA use after the study. At baseline, 91% had at least one symptom criterion for uncontrolled asthma and 64% had ≥2, compared with 45% (P=0.006) and 27% (P=0.022) at study close. Mean Asthma Quality of Life Questionnaire score improved from 4.3 to 4.8 (P=0.047). CONCLUSIONS: A dynamic, real-time, interactive, mobile health system with an integrated asthma action plan SPA can support knowledge translation at the patient and provider levels.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle