327 research outputs found

    Towards Integration of Artificial Intelligence into Medical Devices as a Real-Time Recommender System for Personalised Healthcare:State-of-the-Art and Future Prospects

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    In the era of big data, artificial intelligence (AI) algorithms have the potential to revolutionize healthcare by improving patient outcomes and reducing healthcare costs. AI algorithms have frequently been used in health care for predictive modelling, image analysis and drug discovery. Moreover, as a recommender system, these algorithms have shown promising impacts on personalized healthcare provision. A recommender system learns the behaviour of the user and predicts their current preferences (recommends) based on their previous preferences. Implementing AI as a recommender system improves this prediction accuracy and solves cold start and data sparsity problems. However, most of the methods and algorithms are tested in a simulated setting which cannot recapitulate the influencing factors of the real world. This review article systematically reviews prevailing methodologies in recommender systems and discusses the AI algorithms as recommender systems specifically in the field of healthcare. It also provides discussion around the most cutting-edge academic and practical contributions present in the literature, identifies performance evaluation matrices, challenges in the implementation of AI as a recommender system, and acceptance of AI-based recommender systems by clinicians. The findings of this article direct researchers and professionals to comprehend currently developed recommender systems and the future of medical devices integrated with real-time recommender systems for personalized healthcare

    Combined Nutrition and Exercise Interventions in Community Groups

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    Diet and physical activity are two key modifiable lifestyle factors that influence health across the lifespan (prevention and management of chronic diseases and reduction of the risk of premature death through several biological mechanisms). Community-based interventions contribute to public health, as they have the potential to reach high population-level impact, through the focus on groups that share a common culture or identity in their natural living environment. While the health benefits of a balanced diet and regular physical activity are commonly studied separately, interventions that combine these two lifestyle factors have the potential to induce greater benefits in community groups rather than strategies focusing only on one or the other. Thus, this Special Issue entitled “Combined Nutrition and Exercise Interventions in Community Groups” is comprised of manuscripts that highlight this combined approach (balanced diet and regular physical activity) in community settings. The contributors to this Special Issue are well-recognized professionals in complementary fields such as education, public health, nutrition, and exercise. This Special Issue highlights the latest research regarding combined nutrition and exercise interventions among different community groups and includes research articles developed through five continents (Africa, Asia, America, Europe and Oceania), as well as reviews and systematic reviews

    Rethink Digital Health Innovation: Understanding Socio-Technical Interoperability as Guiding Concept

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    Diese Dissertation sucht nach einem theoretischem Grundgerüst, um komplexe, digitale Gesundheitsinnovationen so zu entwickeln, dass sie bessere Erfolgsaussichten haben, auch in der alltäglichen Versorgungspraxis anzukommen. Denn obwohl es weder am Bedarf von noch an Ideen für digitale Gesundheitsinnovationen mangelt, bleibt die Flut an erfolgreich in der Praxis etablierten Lösungen leider aus. Dieser unzureichende Diffusionserfolg einer entwickelten Lösung - gern auch als Pilotitis pathologisiert - offenbart sich insbesondere dann, wenn die geplante Innovation mit größeren Ambitionen und Komplexität verbunden ist. Dem geübten Kritiker werden sofort ketzerische Gegenfragen in den Sinn kommen. Beispielsweise was denn unter komplexen, digitalen Gesundheitsinnovationen verstanden werden soll und ob es überhaupt möglich ist, eine universale Lösungsformel zu finden, die eine erfolgreiche Diffusion digitaler Gesundheitsinnovationen garantieren kann. Beide Fragen sind nicht nur berechtigt, sondern münden letztlich auch in zwei Forschungsstränge, welchen ich mich in dieser Dissertation explizit widme. In einem ersten Block erarbeite ich eine Abgrenzung jener digitalen Gesundheitsinnovationen, welche derzeit in Literatur und Praxis besondere Aufmerksamkeit aufgrund ihres hohen Potentials zur Versorgungsverbesserung und ihrer resultierenden Komplexität gewidmet ist. Genauer gesagt untersuche ich dominante Zielstellungen und welche Herausforderung mit ihnen einhergehen. Innerhalb der Arbeiten in diesem Forschungsstrang kristallisieren sich vier Zielstellungen heraus: 1. die Unterstützung kontinuierlicher, gemeinschaftlicher Versorgungsprozesse über diverse Leistungserbringer (auch als inter-organisationale Versorgungspfade bekannt); 2. die aktive Einbeziehung der Patient:innen in ihre Versorgungsprozesse (auch als Patient Empowerment oder Patient Engagement bekannt); 3. die Stärkung der sektoren-übergreifenden Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Versorgungpraxis bis hin zu lernenden Gesundheitssystemen und 4. die Etablierung daten-zentrierter Wertschöpfung für das Gesundheitswesen aufgrund steigender bzgl. Verfügbarkeit valider Daten, neuen Verarbeitungsmethoden (Stichwort Künstliche Intelligenz) sowie den zahlreichen Nutzungsmöglichkeiten. Im Fokus dieser Dissertation stehen daher weniger die autarken, klar abgrenzbaren Innovationen (bspw. eine Symptomtagebuch-App zur Beschwerdedokumentation). Vielmehr adressiert diese Doktorarbeit jene Innovationsvorhaben, welche eine oder mehrere der o.g. Zielstellung verfolgen, ein weiteres technologisches Puzzleteil in komplexe Informationssystemlandschaften hinzufügen und somit im Zusammenspiel mit diversen weiteren IT-Systemen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und/ oder ihrer Organisation beitragen. In der Auseinandersetzung mit diesen Zielstellungen und verbundenen Herausforderungen der Systementwicklung rückte das Problem fragmentierter IT-Systemlandschaften des Gesundheitswesens in den Mittelpunkt. Darunter wird der unerfreuliche Zustand verstanden, dass unterschiedliche Informations- und Anwendungssysteme nicht wie gewünscht miteinander interagieren können. So kommt es zu Unterbrechungen von Informationsflüssen und Versorgungsprozessen, welche anderweitig durch fehleranfällige Zusatzaufwände (bspw. Doppeldokumentation) aufgefangen werden müssen. Um diesen Einschränkungen der Effektivität und Effizienz zu begegnen, müssen eben jene IT-System-Silos abgebaut werden. Alle o.g. Zielstellungen ordnen sich dieser defragmentierenden Wirkung unter, in dem sie 1. verschiedene Leistungserbringer, 2. Versorgungsteams und Patient:innen, 3. Wissenschaft und Versorgung oder 4. diverse Datenquellen und moderne Auswertungstechnologien zusammenführen wollen. Doch nun kommt es zu einem komplexen Ringschluss. Einerseits suchen die in dieser Arbeit thematisierten digitalen Gesundheitsinnovationen Wege zur Defragmentierung der Informationssystemlandschaften. Andererseits ist ihre eingeschränkte Erfolgsquote u.a. in eben jener bestehenden Fragmentierung begründet, die sie aufzulösen suchen. Mit diesem Erkenntnisgewinn eröffnet sich der zweite Forschungsstrang dieser Arbeit, der sich mit der Eigenschaft der 'Interoperabilität' intensiv auseinandersetzt. Er untersucht, wie diese Eigenschaft eine zentrale Rolle für Innovationsvorhaben in der Digital Health Domäne einnehmen soll. Denn Interoperabilität beschreibt, vereinfacht ausgedrückt, die Fähigkeit von zwei oder mehreren Systemen miteinander gemeinsame Aufgaben zu erfüllen. Sie repräsentiert somit das Kernanliegen der identifizierten Zielstellungen und ist Dreh- und Angelpunkt, wenn eine entwickelte Lösung in eine konkrete Zielumgebung integriert werden soll. Von einem technisch-dominierten Blickwinkel aus betrachtet, geht es hierbei um die Gewährleistung von validen, performanten und sicheren Kommunikationsszenarien, sodass die o.g. Informationsflussbrüche zwischen technischen Teilsystemen abgebaut werden. Ein rein technisches Interoperabilitätsverständnis genügt jedoch nicht, um die Vielfalt an Diffusionsbarrieren von digitalen Gesundheitsinnovationen zu umfassen. Denn beispielsweise das Fehlen adäquater Vergütungsoptionen innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen oder eine mangelhafte Passfähigkeit für den bestimmten Versorgungsprozess sind keine rein technischen Probleme. Vielmehr kommt hier eine Grundhaltung der Wirtschaftsinformatik zum Tragen, die Informationssysteme - auch die des Gesundheitswesens - als sozio-technische Systeme begreift und dabei Technologie stets im Zusammenhang mit Menschen, die sie nutzen, von ihr beeinflusst werden oder sie organisieren, betrachtet. Soll eine digitale Gesundheitsinnovation, die einen Mehrwert gemäß der o.g. Zielstellungen verspricht, in eine existierende Informationssystemlandschaft der Gesundheitsversorgung integriert werden, so muss sie aus technischen sowie nicht-technischen Gesichtspunkten 'interoperabel' sein. Zwar ist die Notwendigkeit von Interoperabilität in der Wissenschaft, Politik und Praxis bekannt und auch positive Bewegungen der Domäne hin zu mehr Interoperabilität sind zu verspüren. Jedoch dominiert dabei einerseits ein technisches Verständnis und andererseits bleibt das Potential dieser Eigenschaft als Leitmotiv für das Innovationsmanagement bislang weitestgehend ungenutzt. An genau dieser Stelle knüpft nun der Hauptbeitrag dieser Doktorarbeit an, in dem sie eine sozio-technische Konzeptualisierung und Kontextualisierung von Interoperabilität für künftige digitale Gesundheitsinnovationen vorschlägt. Literatur- und expertenbasiert wird ein Rahmenwerk erarbeitet - das Digital Health Innovation Interoperability Framework - das insbesondere Innovatoren und Innovationsfördernde dabei unterstützen soll, die Diffusionswahrscheinlichkeit in die Praxis zu erhöhen. Nun sind mit diesem Framework viele Erkenntnisse und Botschaften verbunden, die ich für diesen Prolog wie folgt zusammenfassen möchte: 1. Um die Entwicklung digitaler Gesundheitsinnovationen bestmöglich auf eine erfolgreiche Integration in eine bestimmte Zielumgebung auszurichten, sind die Realisierung eines neuartigen Wertversprechens sowie die Gewährleistung sozio-technischer Interoperabilität die zwei zusammenhängenden Hauptaufgaben eines Innovationsprozesses. 2. Die Gewährleistung von Interoperabilität ist eine aktiv zu verantwortende Managementaufgabe und wird durch projektspezifische Bedingungen sowie von externen und internen Dynamiken beeinflusst. 3. Sozio-technische Interoperabilität im Kontext digitaler Gesundheitsinnovationen kann über sieben, interdependente Ebenen definiert werden: Politische und regulatorische Bedingungen; Vertragsbedingungen; Versorgungs- und Geschäftsprozesse; Nutzung; Information; Anwendungen; IT-Infrastruktur. 4. Um Interoperabilität auf jeder dieser Ebenen zu gewährleisten, sind Strategien differenziert zu definieren, welche auf einem Kontinuum zwischen Kompatibilitätsanforderungen aufseiten der Innovation und der Motivation von Anpassungen aufseiten der Zielumgebung verortet werden können. 5. Das Streben nach mehr Interoperabilität fördert sowohl den nachhaltigen Erfolg der einzelnen digitalen Gesundheitsinnovation als auch die Defragmentierung existierender Informationssystemlandschaften und trägt somit zur Verbesserung des Gesundheitswesens bei. Zugegeben: die letzte dieser fünf Botschaften trägt eher die Färbung einer Überzeugung, als dass sie ein Ergebnis wissenschaftlicher Beweisführung ist. Dennoch empfinde ich diese, wenn auch persönliche Erkenntnis als Maxim der Domäne, der ich mich zugehörig fühle - der IT-Systementwicklung des Gesundheitswesens

    Assessing Depression and Attributional Styles as Determinants of Engagement in Digital Behavior Change Interventions

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    Digital behavior change interventions are capable of promoting significant change in health behaviors, but often suffer high disengagement and nonusage dropout. The purpose of this dissertation was to determine if depressive symptoms or pessimistic attributional styles negatively influenced proximal engagement behaviors among users of study websites or smartphone apps. Three different interventions were assessed across the three Aims. Aim One used structural equation modeling to determine if CES-D scores were indirectly associated with 6-month weight change outcomes through mediating latent constructs for engagement and adherence among adults (N=338) in a 12-month eHealth intervention. CES-D scores were negatively associated with both engagement and adherence, which were positively associated with 6-month weight loss, contributing to a significant negative indirect effect. Additionally, CES-D scores predicted significantly higher risk of users disengaging from the website over time. Aim Two applied mixed effects modeling to estimate participants’ (N=52) likelihood of viewing messages as a function of the number of goals they were currently failing in an mHealth microrandomized pilot, and a generalization of log-linear regression analysis to assess the likelihood of reading consecutive program messages following receipt of goal-discrepant messages, and if these relationships were moderated by CES-D scores, net of other covariates. The more goals participants were failing, the less likely they were to read any program messages sent. Additionally, receipt of goal discrepant messages was associated with a significantly lower likelihood of participants reading the next program message sent, compared to neutral messages or no message; however, these relationships did not appear to be influenced by CES-D scores. Aim Three compared the CES-D indicating depressive symptoms and the DAQ indicating pessimistic attributional styles for their potential to predict lower engagement following goal-discrepant feedback using mixed effects regression among a subsample of participants (N=132) in an ongoing mHealth intervention. Both scales were associated with lower odds of reading the next program message sent following receipt of goal-discrepant feedback, and higher odds of disengagement, but no effects on app page views between messages. These results provide some support for tailoring message content based on psychological indicators to reduce negative influences on program engagement.Doctor of Philosoph

    A Proposal for a Robust Validated Weighted General Data Protection Regulation-based Scale to Assess the Quality of Privacy Policies of Mobile Health Applications: an eDelphi Study

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    Healthcare services are undergoing a digital transformation in which the Participatory Health Informatics field has a key role. Within this field, studies aimed to assess the quality of digital tools, including mHealth apps, are conducted. Privacy is one dimension of the quality of a mHealth app. Privacy consists of several components, including organizational, technical and legal safeguards. Within legal safeguards, giving transparent information to the users on how their data is handled is crucial. This information is usually disclosed to users through the privacy policy document. Assessing the quality of a privacy policy is a complex task and several scales supporting this process have been proposed in the literature. However, these scales are heterogeneous and even not very objective. In our previous study, we proposed a checklist of items guiding the assessment of the quality of a mHealth app privacy policy, based on the General Data Protection Regulation. Objective: To refine the robustness of our General Data Protection Regulation-based privacy scale to assess the quality of a mHealth app privacy policy, to identify new items, and to assign weights for every item in the scale. Methods: A two-round modified eDelphi study was conducted involving a privacy expert panel. Results: After the Delphi process, all the items in the scale were considered „important“ or „very important“ (4 and 5 in a 5-point Likert scale, respectively) by most of the experts. One of the original items was suggested to be reworded, while 8 tentative items were suggested. Only 2 of them were finally added after Round 2. 11 of the 16 items in the scale were considered „very important“ (weight of 1), while the other 5 were considered „important“ (weight of 0.5). Conclusions: The Benjumea privacy scale is a new robust tool to assess the quality of a mHealth app privacy policy, providing a deeper and complementary analysis to other scales that assesses the general quality. Also, this robust scale provides a guideline for the development of high-quality privacy policies of mHealth apps.Universidad de Sevilla and the Ministerio de Universidades of the Spanish Government under the Requalification of Spanish University System Program funded by European Union –NextGenerationEUCátedra de Telefónica “Inteligencia en la red“ of the Universidad de SevillaCátedra Indra “Sociedad Digital” of the Universidad de Sevill

    Automatic Generation of Personalized Recommendations in eCoaching

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    Denne avhandlingen omhandler eCoaching for personlig livsstilsstøtte i sanntid ved bruk av informasjons- og kommunikasjonsteknologi. Utfordringen er å designe, utvikle og teknisk evaluere en prototyp av en intelligent eCoach som automatisk genererer personlige og evidensbaserte anbefalinger til en bedre livsstil. Den utviklede løsningen er fokusert på forbedring av fysisk aktivitet. Prototypen bruker bærbare medisinske aktivitetssensorer. De innsamlede data blir semantisk representert og kunstig intelligente algoritmer genererer automatisk meningsfulle, personlige og kontekstbaserte anbefalinger for mindre stillesittende tid. Oppgaven bruker den veletablerte designvitenskapelige forskningsmetodikken for å utvikle teoretiske grunnlag og praktiske implementeringer. Samlet sett fokuserer denne forskningen på teknologisk verifisering snarere enn klinisk evaluering.publishedVersio

    Behavior quantification as the missing link between fields: Tools for digital psychiatry and their role in the future of neurobiology

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    The great behavioral heterogeneity observed between individuals with the same psychiatric disorder and even within one individual over time complicates both clinical practice and biomedical research. However, modern technologies are an exciting opportunity to improve behavioral characterization. Existing psychiatry methods that are qualitative or unscalable, such as patient surveys or clinical interviews, can now be collected at a greater capacity and analyzed to produce new quantitative measures. Furthermore, recent capabilities for continuous collection of passive sensor streams, such as phone GPS or smartwatch accelerometer, open avenues of novel questioning that were previously entirely unrealistic. Their temporally dense nature enables a cohesive study of real-time neural and behavioral signals. To develop comprehensive neurobiological models of psychiatric disease, it will be critical to first develop strong methods for behavioral quantification. There is huge potential in what can theoretically be captured by current technologies, but this in itself presents a large computational challenge -- one that will necessitate new data processing tools, new machine learning techniques, and ultimately a shift in how interdisciplinary work is conducted. In my thesis, I detail research projects that take different perspectives on digital psychiatry, subsequently tying ideas together with a concluding discussion on the future of the field. I also provide software infrastructure where relevant, with extensive documentation. Major contributions include scientific arguments and proof of concept results for daily free-form audio journals as an underappreciated psychiatry research datatype, as well as novel stability theorems and pilot empirical success for a proposed multi-area recurrent neural network architecture.Comment: PhD thesis cop

    The mad manifesto

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    The “mad manifesto” project is a multidisciplinary mediated investigation into the circumstances by which mad (mentally ill, neurodivergent) or disabled (disclosed, undisclosed) students faced far more precarious circumstances with inadequate support models while attending North American universities during the pandemic teaching era (2020-2023). Using a combination of “emergency remote teaching” archival materials such as national student datasets, universal design for learning (UDL) training models, digital classroom teaching experiments, university budgetary releases, educational technology coursewares, and lived experience expertise, this dissertation carefully retells the story of “accessibility” as it transpired in disabling classroom containers trapped within intentionally underprepared crisis superstructures. Using rhetorical models derived from critical disability studies, mad studies, social work practice, and health humanities, it then suggests radically collaborative UDL teaching practices that may better pre-empt the dynamic needs of dis/abled students whose needs remain direly underserviced. The manifesto leaves the reader with discrete calls to action that foster more critical performances of intersectionally inclusive UDL classrooms for North American mad students, which it calls “mad-positive” facilitation techniques: 1. Seek to untie the bond that regards the digital divide and access as synonyms. 2. UDL practice requires an environment shift that prioritizes change potential. 3. Advocate against the usage of UDL as a for-all keystone of accessibility. 4. Refuse or reduce the use of technologies whose primary mandate is dataveillance. 5. Remind students and allies that university space is a non-neutral affective container. 6. Operationalize the tracking of student suicides on your home campus. 7. Seek out physical & affectual ways that your campus is harming social capital potential. 8. Revise policies and practices that are ability-adjacent imaginings of access. 9. Eliminate sanist and neuroscientific languaging from how you speak about students. 10. Vigilantly interrogate how “normal” and “belong” are socially constructed. 11. Treat lived experience expertise as a gift, not a resource to mine and to spend. 12. Create non-psychiatric routes of receiving accommodation requests in your classroom. 13. Seek out uncomfortable stories of mad exclusion and consider carceral logic’s role in it. 14. Center madness in inclusive methodologies designed to explicitly resist carceral logics. 15. Create counteraffectual classrooms that anticipate and interrupt kairotic spatial power. 16. Strive to refuse comfort and immediate intelligibility as mandatory classroom presences. 17. Create pathways that empower cozy space understandings of classroom practice. 18. Vector students wherever possible as dynamic ability constellations in assessment

    L’appropriation d’un lecteur de glucose connecté à mesure flash chez les personnes vivant avec un diabète en contexte d’éducation thérapeutique

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    Cotutelle internationale avec le Laboratoire Éducations et Promotion de la Santé (Santé publique - UR 3412) de l'Université Sorbonne Paris Nord.L'autosurveillance glycémique est essentielle pour les personnes vivant avec un diabète afin d'évaluer leur glycémie et adapter leurs traitements ou comportements. En France, depuis 2017, le glucomètre connecté à mesure flash FreeStyle Libre est proposé aux personnes vivant avec un diabète à la condition de suivre une éducation spécifique au sein de structures coutumières de l’éducation thérapeutique et du diabète. La littérature scientifique a montré l'efficacité de l'autosurveillance avec ce système, mais il existe peu d'études sur son appropriation et son impact. Cette recherche vise à décrire et comprendre le phénomène d’appropriation du FreeStyle Libre en identifiant comment elle s’est déroulée, comment elle s’opérationnalise, selon quelles interventions, chez qui cela fonctionne, dans quels contextes, et quels sont les mécanismes en jeu. Une évaluation réaliste a été menée en se basant sur une théorie de moyenne portée. Cette recherche a été réalisée au sein de quatre terrains en région parisienne auprès de 48 personnes vivant avec un diabète et professionnels de santé. Tout d’abord, les résultats montrent qu’au cours du temps, les programmes ont évolué dans leurs modalités et contenus, dans la façon dont ils s’organisaient, mais aussi que les interventions éducatives réellement mises en œuvre diffèrent au regard des interventions qui sont censées avoir cours. Ensuite, pour expliquer l’appropriation du FreeStyle Libre, 114 chaînes de contexte-mécanismes et effets ont été construites et éclairent sur l’acceptation du FreeStyle Libre, les conditions et modalités d’utilisation et sur les effets produits grâce à celle-ci. Les chaînes de contextes-mécanismes-effets mettent en évidence des contextes plus favorables à l’appropriation (littératie numérique élevée, empowerment préexistant, engagement dans la démarche d’autogestion…) et des contextes moins favorables (trait de personnalité compulsive, littératie générale ou numérique faible, absence d’éducation et d’accompagnement…). Les mécanismes qui sont générés font appel aux connaissances, à l’absence de crainte sur la confidentialité et l’immixtion dans la vie privée, à la motivation, et aux normes personnelles. L’acceptation du FSL est forte et fait intervenir la perception que la technologie peut contribuer à la performance de l’autosurveillance glycémique et qu’elle est facile à utiliser. Ensuite, l’analyse a permis de discriminer plusieurs modalités d’utilisation suivant des indicateurs quantitatifs et qualitatifs de l’usage. Des effets de l’appropriation sont identifiés dans l’amélioration de la qualité de vie dans le diabète, l’amélioration de la relation interpersonnelle entre soignants et personnes soignées, dans la diminution d’une anxiété liée au diabète, dans l’adaptation des traitements et des comportements et enfin dans la connaissance de la maladie et le raisonnement des personnes. La théorie de moyenne portée finale constituée sur la base de ces résultats adresse un modèle global de l’appropriation du FreeStyle Libre. Cette étude montre qu’il existe de nombreuses variations de l’appropriation. Elle situe que l’éducation à l’utilisation du FreeStyle Libre est nécessaire pour en tirer davantage parti et identifie un manque d’intégration de la technologie connectée dans les programmes d’éducation thérapeutique, ce qui constitue un enjeu particulier pour l’avenir.Self-monitoring of blood glucose is essential for people living with diabetes to assess their blood glucose levels and adapt their treatment or behaviour. In France, since 2017, the FreeStyle Libre (FSL) flash glucose meter has been offered to people living with diabetes on the condition that they attend a specific education program within facilities accustomed to diabetes and therapeutic education. The scientific literature has shown the efficacy of self-monitoring with this system, but there are few studies on its appropriation and impact. This research aims to describe and understand the phenomenon of appropriation of FreeStyle Libre by identifying how it has been implemented, how it is operationalized, according to which interventions, in whom it works, in which contexts, and what mechanisms are at work. A realist evaluation was carried out based on a middle-range theory. This research was conducted in four settings in the Paris area involving 48 people living with diabetes and healthcare professionals. First of all, the results show that over time, the programmes have evolved in their modalities and contents, in the way they were organized, but also that the implemented educational interventions differed from those that were supposed to take place. Next, to explain the appropriation of FreeStyle Libre, 114 context-mechanism-effect chains were constructed that shed light on the acceptance of FreeStyle Libre, the conditions and modalities of its use, and the effects produced through it. The context-mechanism-effect chains highlight contexts that are more favourable to appropriation (high digital literacy, pre-existing empowerment, commitment to self-management, etc.) and less favourable contexts (compulsive personality trait, low general or digital literacy, lack of education and support, etc.). The mechanisms that are generated involve knowledge, lack of fear about confidentiality and privacy, motivation, and personal norms. Acceptance of the FSL is strong and involves the perception that the technology can contribute to the performance of self-monitoring of blood glucose and that it is easy to use. Then, the analysis allowed us to distinguish several modalities of use according to quantitative and qualitative indicators of use. The effects of appropriation are identified in the improvement of the quality of life in diabetes, the improvement of the interpersonal relationship between caregivers and cared-for persons, the reduction of anxiety related to diabetes, the adaptation of treatments and behaviours, and finally in the knowledge of the disease and the reasoning of the persons. The final middle-range theory built on these results addresses a global model of the appropriation of FreeStyle Libre. This study shows that there are many variations of appropriation. It identifies that education in the use of FreeStyle Libre is needed to get more out of it, and identifies a lack of integration of connected technology into health education programmes, which is a particular challenge for the future
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