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Enregistrement W2056057530 · doi:10.2196/resprot.4040

Text Messaging to Improve Hypertension Medication Adherence in African Americans: BPMED Intervention Development and Study Protocol

2015· article· en· W2056057530 sur OpenAlexvenueno aff
Lorraine R Buis, Nancy T. Artinian, Loren Schwiebert, Hossein Yarandi, Phillip D. Levy

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and QualityWayne State University
Mots-clésIntervention (counseling)Protocol (science)Text messagingMedication adherenceMedicineShort Message ServicePsychologyWorld Wide WebComputer scienceMedical educationAlternative medicineNursingInternal medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hypertension (HTN) is a major public health concern in the United States, with almost 78 million Americans age 20 years and over suffering from the condition. Moreover, HTN is a key risk factor for health disease and stroke. African Americans disproportionately shoulder the burdens of HTN, with greater prevalence, disease severity, earlier onset, and more HTN-related complications than age-matched whites. Medication adherence for the treatment of HTN is poor, with estimates indicating that only about half of hypertensive patients are adherent to prescribed medication regimens. Although no single intervention for improving medication adherence has emerged as superior to others, text message medication reminders have the potential to help improve medication adherence in African Americans with uncontrolled HTN as mobile phone adoption is very high in this population. OBJECTIVE: The purpose of this two-phased study was to develop (Phase I) and test in a randomized controlled trial (RCT) (Phase II) a text message system, BPMED, to improve the quality of medication management through increasing medication adherence in African Americans with uncontrolled HTN. METHODS: In Phase I, we recruited 16 target end-users from a primary care clinic, to assist in the development of BPMED through participating in one of three focus groups. Focus groups sought to gain patient perspectives on HTN, medication adherence, mobile phone use, and the use of text messaging to support medication adherence. Potential intervention designs were presented to participants, and feedback on the designs was solicited. In Phase II, we conducted two pilot RCTs to determine the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of BPMED in primary care and emergency department settings. Both pilot studies recruited approximately 60 participants, who were randomized equally between usual care and the BPMED intervention. RESULTS: Although data collection is now complete, data analysis from the two pilot RCTs is still ongoing and results are expected in 2015. CONCLUSIONS: This study was designed to determine preliminary feasibility and acceptability of our approach among African Americans with uncontrolled HTN in primary care and emergency department settings. Results from these studies are of great interest as little work has been done to document the use of text message medication reminders to improve HTN-related outcomes, particularly within underserved urban minorities. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01465217; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01465217 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6V0tto0lZ).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,462
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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