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在DIAPAsOn研究中使用数字技术工具来表征心肌后或高甘油三酯患者对处方级ω -3多不饱和脂肪酸治疗的依从性:前瞻性观察研究

在DIAPAsOn研究中使用数字技术工具来表征心肌后或高甘油三酯患者对处方级ω -3多不饱和脂肪酸治疗的依从性:前瞻性观察研究

就诊之间的个体患者数据比较基于双尾学生t检验(因变量)或Mc Nemar检验(定性数据)。最初共纳入3000例患者，但428例(14.3%)患者因访问1数据不完整被排除在外。2572例(85.7%)患者(构成安全人群)在随访1中获得有效和完整的数据。

Gregory P Arutyunov，亚历山大·G·阿鲁丁诺夫，失败的T Ageev，Tatiana V Fofanova

JMIR Cardio 2022;6(2):e37490

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数字技术工具检查患者对处方- Omega-3多不饱和脂肪酸治疗的依从性以降低心血管风险:前瞻性观察研究和初步人口分析的方案

数字技术工具检查患者对处方- Omega-3多不饱和脂肪酸治疗的依从性以降低心血管风险:前瞻性观察研究和初步人口分析的方案

我们用的是双尾配对t连续数据的依赖样本检验和计划访问之间比较的分类数据的Mc Nemar检验。对于所有比较，在P阈值处计算统计学意义。对于适用的终点，在第2次和第3次访问时，对不同依从率的患者亚组(以0-1量表排序)进行进一步分析。

Gregory P Arutyunov，亚历山大·G·阿鲁丁诺夫，失败的T Ageev，Tatiana V Fofanova

JMIR Res Protoc 2021;10(8):e29061

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人工智能在社区初级卫生保健中的应用:系统范围审查和关键评估

人工智能在社区初级卫生保健中的应用:系统范围审查和关键评估

这导致人工智能系统无法满足医疗保健提供者和患者的需求;它们会遭遇糟糕的使用场景，最终失败在临床实践中实施。最近对当前以用户为中心的设计方法的评估表明，大多数现有的以用户为中心的设计方法主要是为非AI系统创建的，并不能有效地解决AI系统中的独特问题[115]。

Samira Abbasgholizadeh Rahimi，法国Legare，吉奥莉•沙玛，Patrick Archambault，Herve Tchala Vignon Zomahoun，山姆Chandavong，娜塔莉Rheault，黄咏玲，溶解Langlois，伊夫女裁缝师，Jose L Salmeron，显示Gagnon，琼Legare

中国医学杂志，2016;23(9):e29839

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结肠镜检查准备的新患者教育视频:发展和评估研究

结肠镜检查准备的新患者教育视频:发展和评估研究

然而，10%到20%的结肠镜检查继续失败因为准备不充分[2]。准备不充分会导致结肠镜检查持续时间延长和重复[3]，这除了给接受者带来不便和更糟糕的医疗结果外，还会导致成本增加[4]。视频等教育材料可以改善肠道准备，并可能减少重复结肠镜检查的需要[5,6]。

马修·T·伯恩斯坦，杰西·加伯，帕特里克Faucher，克里斯汀·A·雷诺兹，盖尔Restall，约翰·R·沃克，Harminder辛格

JMIR Hum Factors 2020;7(4):e15353

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