机器学习的应用及其对开发护理指导手机应用程序对萨尔科佩尼亚的影响

科学领域:

• 老年学是指老年学的学科.
• 公共卫生 公共卫生
• 移动健康 (mHealth) 服务提供商

背景情况:

• 衰老与肉症有关,导致身体和运动功能障碍.
• 亚洲人群往往缺乏对萨尔科佩尼亚及其健康影响的认识.
• 整合到移动应用程序中的护理指导可以改善萨科佩尼亚教育.

研究的目的:

• 评估一种人工智能驱动的模型,用于在家庭环境中预测高风险的肉病人群.
• 开发和评估一个手机应用程序,用于萨尔科佩尼亚护理指导.
• 为了确定该应用程序对参与者的肉症知识和自我护理意识的有效性.

主要方法:

• 一组预测后测试设计,在台湾有120名参与者.
• 利用人工智能算法对高风险的肉症预测模型进行评估.
• 评估了sarcopenia护理指导移动应用程序,使用移动应用程序评分表问卷.

主要成果:

• 移动应用程序显著提高了参与者的肉症知识和自我护理意识 (得分从4.15±2.35增加到6.65±0.85,p<0.05).
• 参与者对移动应用程序的高满意度 (96.1%).
• 人工智能算法验证了高风险的萨尔科佩尼亚群体的家庭使用预测模型.

结论:

• 一个手机应用程序,用于萨尔科佩尼亚护理指导,可以提高自我护理意识和能力.
• 这种移动健康干预措施显示出缓解类病症状和减少家庭环境中的并发症的潜力.
• 该研究强调了人工智能和移动技术在管理与年龄相关的疾病,如肉症的实用性.