サルコペニアの看護指導モバイルアプリ開発における機械学習の応用とその効果

Application of machine learning and its effects on the development of a nursing guidance mobile app for sarcopenia.

抄録

背景:

加齢はサルコペニアのような身体システムの変化をもたらす。これはいくつかの健康問題、特に身体機能障害や運動機能障害を引き起こす可能性がある。アジア人は一般的にサルコペニアに対する認識が低い。そこで本研究では、ユーザーが簡単にサルコペニアについて学べるように、モバイルアプリケーションのデザインに看護指導を組み込んだ。

BACKGROUND: Aging leads to changes in the body system, such as sarcopenia. This can result in several health issues, particularly physical and mobility dysfunction. Asian people typically have little awareness of sarcopenia. Thus, this study incorporated nursing instruction into the mobile application design to allow users to easily learn about sarcopenia.

目的:

本研究では、在宅環境におけるサルコペニアの高リスク集団を予測するモデルを評価した。さらに、サルコペニア看護指導モバイルアプリケーションを開発し、参加者のサルコペニア関連知識とセルフケア意識に影響を及ぼすこのアプリケーションの有効性を評価した。

OBJECTIVE: This study evaluated a model for predicting high-risk populations for sarcopenia in home settings. We further developed a sarcopenia nursing guidance mobile application and assessed the effectiveness of this application in influencing sarcopenia-related knowledge and self-care awareness among participants.

方法:

台湾北部の教育病院において、1群前試験-後試験デザインを用いて120名の参加者からデータを収集した。本研究では人工知能アルゴリズムを用い、サルコペニアの高リスク集団を予測するモデルを評価した。モバイルアプリケーション評価尺度に基づく質問票を用いて、サルコペニア看護指導モバイルアプリケーションを開発し、評価した。

METHODS: Using a one-group pretest-posttest design, data were collected from 120 participants at a teaching hospital in northern Taiwan. This study used an artificial intelligence algorithm to evaluate a model for predicting high-risk populations for sarcopenia. We developed and assessed the sarcopenia nursing guidance mobile application using a questionnaire based on the Mobile Application Rating Scale.

結果:

本研究で開発したアプリケーションは、参加者のサルコペニア関連の知識とセルフケアに関する意識を向上させた。3ヵ月間の介入後、知識と意識は効果的に向上し、総スコアは4.15±2.35から6.65±0.85となり、すべての質問項目で有意であった（p値＜0.05）。参加者の平均96.1％がモバイルアプリに満足していた。人工知能アルゴリズムは、高リスクのサルコペニア群を予測するための家庭用モデルを肯定的に評価した。

RESULTS: The application developed in this study enhanced participants' sarcopenia-related knowledge and awareness regarding self-care. After the three-month intervention, the knowledge and awareness was effectively increase, total score was from 4.15 ± 2.35 to 6.65 ± 0.85 and were significant for all questionnaire items (p values < 0.05). On average, 96.1% of the participants were satisfied with the mobile app. The artificial intelligence algorithm positively evaluated the home-use model for predicting high-risk sarcopenia groups.

結論:

サルコペニア看護指導のモバイルアプリケーションを家庭環境で一般利用することは、個人のセルフケア意識と能力を高めることにより、サルコペニアの症状を緩和し、合併症を減少させるのに役立つ可能性がある。

CONCLUSIONS: The mobile application of the sarcopenia nursing guidance for public use in home settings may help alleviate sarcopenia symptoms and reduce complications by enhancing individuals' self-care awareness and ability.

試験登録:

NCT05363033、登録日：02/05/2022。

TRIAL REGISTRATION: NCT05363033, registered on 02/05/2022.