論文の概要: Defining Effective Engagement For Enhancing Cancer Patients' Well-being with Mobile Digital Behavior Change Interventions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12007v3
- Date: Fri, 19 Apr 2024 12:47:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 19:18:16.932003
- Title: Defining Effective Engagement For Enhancing Cancer Patients' Well-being with Mobile Digital Behavior Change Interventions
- Title(参考訳): 携帯型デジタル行動変化介入によるがん患者の幸福感を高める効果的なエンゲージメントの定義
- Authors: Aneta Lisowska, Szymon Wilk, Laura Locati, Mimma Rizzo, Lucia Sacchi, Silvana Quaglini, Matteo Terzaghi, Valentina Tibollo, Mor Peleg,
- Abstract要約: デジタル行動変化介入(DBCI)は、新しい健康行動の開発を支援している。
本研究は, がん患者の生活の質を高めるために, がん患者に対するDBCIの効果的な関与を定義することを目的とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.25296764467138544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital Behavior Change Interventions (DBCIs) are supporting development of new health behaviors. Evaluating their effectiveness is crucial for their improvement and understanding of success factors. However, comprehensive guidance for developers, particularly in small-scale studies with ethical constraints, is limited. Building on the CAPABLE project, this study aims to define effective engagement with DBCIs for supporting cancer patients in enhancing their quality of life. We identify metrics for measuring engagement, explore the interest of both patients and clinicians in DBCIs, and propose hypotheses for assessing the impact of DBCIs in such contexts. Our findings suggest that clinician prescriptions significantly increase sustained engagement with mobile DBCIs. In addition, while one weekly engagement with a DBCI is sufficient to maintain well-being, transitioning from extrinsic to intrinsic motivation may require a higher level of engagement.
- Abstract(参考訳): デジタル行動変化介入(DBCI)は、新しい健康行動の開発を支援している。
効果を評価することは、成功要因の改善と理解に不可欠です。
しかし、特に倫理的制約のある小規模な研究において、開発者の包括的なガイダンスは限られている。
本研究は,CAPABLEプロジェクトに基づいて,がん患者のQOL向上を支援するために,DBCIとの効果的な関与を定義することを目的とする。
エンゲージメントを測定するための指標を同定し,DBCIにおける患者と臨床医の両方の関心を探索し,そのような文脈におけるDBCIの影響を評価するための仮説を提案する。
以上の結果より, 臨床用処方薬は移動型DBCIとの持続的関与を著しく増加させる可能性が示唆された。
さらに、DBCIとの週1回のエンゲージメントは、幸福を維持するのに十分であるが、外在的なモチベーションから内在的なモチベーションへの移行には、より高いレベルのエンゲージメントが必要になる可能性がある。
関連論文リスト
- CBT-Bench: Evaluating Large Language Models on Assisting Cognitive Behavior Therapy [67.23830698947637]
認知行動療法(CBT)支援の体系的評価のための新しいベンチマークであるCBT-BENCHを提案する。
我々は, CBT-BENCHにおける3段階の課題を含む: I: 基本的CBT知識獲得, 複数選択質問のタスク; II: 認知的モデル理解, 認知的歪み分類, 主根的信念分類, きめ細かい中核信念分類のタスク; III: 治療的応答生成, CBTセラピーセッションにおける患者音声に対する応答生成のタスク。
実験結果から,LLMはCBT知識のリサイティングに優れるが,複雑な実世界のシナリオでは不十分であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T04:52:57Z) - Beyond One-Time Validation: A Framework for Adaptive Validation of Prognostic and Diagnostic AI-based Medical Devices [55.319842359034546]
既存のアプローチは、これらのデバイスを実際にデプロイする際の複雑さに対処するのに不足することが多い。
提示されたフレームワークは、デプロイメント中に検証と微調整を繰り返すことの重要性を強調している。
現在の米国とEUの規制分野に位置づけられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-07T11:13:52Z) - Improving Engagement and Efficacy of mHealth Micro-Interventions for Stress Coping: an In-The-Wild Study [4.704094564944504]
パーソナライズされたコンテキスト認識介入選択アルゴリズムは、mHealth介入のエンゲージメントと有効性を改善する。
短時間でも1分間の介入は、知覚されるストレスレベルを著しく減少させる。
本研究は,個人化された文脈認識介入選択アルゴリズムを導入することで文献に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T11:22:22Z) - Dyadic Reinforcement Learning [7.105179961841919]
モバイルヘルスは、日々の生活について個人に介入を提供することによって、健康効果を高めることを目的としている。
Dyadic RLは、コンテキスト要因と過去の応答に基づいて介入配信をパーソナライズするために設計されたオンライン強化学習アルゴリズムである。
本研究は,モバイル健康調査で収集したデータから構築した,おもちゃのシナリオと現実的なテストベッドの両方に関するシミュレーション研究を通じて,ダイアディッドRLの実証性能を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-15T15:43:12Z) - TREEMENT: Interpretable Patient-Trial Matching via Personalized Dynamic
Tree-Based Memory Network [54.332862955411656]
臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、しばしば高価で非効率な患者募集に苦しむ。
近年,患者と臨床試験を自動マッチングすることで患者採用を高速化する機械学習モデルが提案されている。
本稿では,TREement という名前の動的ツリーベースメモリネットワークモデルを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T12:35:09Z) - A Self-supervised Framework for Improved Data-Driven Monitoring of
Stress via Multi-modal Passive Sensing [7.084068935028644]
ストレス応答の生理的前駆体を追跡するための多モード半教師付きフレームワークを提案する。
本手法は,ウェアラブルデバイスと異なる領域と解像度のマルチモーダルデータの利用を可能にする。
実世界のデータのコーパスを用いて、知覚的ストレスに関するトレーニング実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T20:34:46Z) - Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on
Patient-Trial Matching [49.78442796596806]
患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。
本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T03:14:00Z) - SPeC: A Soft Prompt-Based Calibration on Performance Variability of
Large Language Model in Clinical Notes Summarization [50.01382938451978]
本稿では,ソフトプロンプトを用いたモデルに依存しないパイプラインを導入し,確率に基づく要約の利点を保ちながら分散を減少させる。
実験結果から,本手法は性能を向上するだけでなく,様々な言語モデルの分散を効果的に抑制することが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-23T04:47:46Z) - COVID-Net Clinical ICU: Enhanced Prediction of ICU Admission for
COVID-19 Patients via Explainability and Trust Quantification [71.80459780697956]
患者臨床データに基づくICU入院予測のためのニューラルネットワークであるCOVID-Net Clinical ICUを紹介する。
提案されたCOVID-Net Clinical ICUは、1,925人のCOVID-19患者からなるシロ・リバネ病院の臨床データセットを使用して構築された。
定量的説明可能性戦略を用いたシステムレベルの洞察発見を行い,異なる臨床特徴の意思決定効果について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-14T14:16:32Z) - Health improvement framework for planning actionable treatment process
using surrogate Bayesian model [1.2468700211588881]
本研究は,データ駆動方式で治療プロセスを計画するための新しい枠組みを提案する。
このフレームワークの重要なポイントは、個人の健康改善のための「行動可能性」の評価である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T06:02:49Z) - Nine Recommendations for Decision Aid Implementation from the Clinician
Perspective [0.0]
当院を受診した臨床医の55%は、時間圧と患者の特徴を大きな障壁として挙げた。
また, 治療手順の外部基準などの構造因子を臨床医の44%が障壁として検討した。
本研究は,医療保険業者等の外部利害関係者が実施を促進するための経済インセンティブの創出に果たす役割を示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-21T13:40:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。