Un cadre de gestion des connaissances basé sur le Web sémantique
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Les approches axées sur le changement de comportement visent à aider les patients à adapter leur mode de vie afin qu'ils puissent gérer eux-mêmes leur maladie de manière efficace. L'auto-efficacité (SE) est un élément central du changement de comportement, et les différentes théories sur le changement de comportement proposent une série de stratégies et de plans d'action ciblés pour induire progressivement des ajustements de comportement chez les patients afin qu'ils soient en mesure d'atteindre l'efficacité dans l'autogestion de leur maladie. La théorie sociale cognitive (SCT)...
Les approches axées sur le changement de comportement visent à aider les patients à adapter leur mode de vie afin qu'ils puissent gérer eux-mêmes leur maladie de manière efficace. L'auto-efficacité (SE) est un élément central du changement de comportement, et les différentes théories sur le changement de comportement proposent une série de stratégies et de plans d'action ciblés pour induire progressivement des ajustements de comportement chez les patients afin qu'ils soient en mesure d'atteindre l'efficacité dans l'autogestion de leur maladie. La théorie sociale cognitive (SCT) est une théorie complète du changement de comportement qui propose le concept d'auto-efficacité comme élément central du changement de comportement. Dans cette thèse, nous avons adopté une approche de gestion des connaissances pour informatiser les concepts d'auto-efficacité spécialisés stipulés par la TSC afin de formuler un modèle de connaissances de haut niveau de la TSC. Nous avons collecté et informatisé des contenus de changement de comportement ciblant les modes de vie sains et l'activité physique. Les technologies du web sémantique ont été utilisées pour développer une ontologie SCT et des règles SWRL pour déduire des plans d'autogestion personnalisés basés sur un profil de patient donné. Nous présentons une évaluation formative de l'exactitude clinique et de la pertinence des plans d'action personnalisés générés pour une série de profils de patients tests.
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