Economic Evaluation of Text-Messaging and Smartphone-Based Interventions to Improve Medication Adherence in Adolescents with Chronic Health Conditions: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rate of chronic health conditions (CHCs) in children and adolescents has doubled in the past 20 years, with increased health care costs. Technology-based interventions have demonstrated efficacy to improving medication adherence. However, data to support the cost effectiveness of these interventions are lacking. OBJECTIVE: The objective of this study is to conduct an economic evaluation of text-messaging and smartphone-based interventions that focus on improving medication adherence in adolescents with CHCs. METHODS: Searches included PubMed MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, PsycINFO, Web of Science, and Inspec. Eligibility criteria included age (12-24 years old), original articles, outcomes for medication adherence, and economic outcomes. RESULTS: Our search identified 1118 unique articles that were independently screened. A total of 156 articles met inclusion criteria and were then examined independently with full-text review. A total of 15 articles met most criteria but lacked economic outcomes such as cost effectiveness or cost-utility data. No articles met all predefined criteria to be included for final review. Only 4 articles (text messaging [n=3], electronic directly observed therapy [n=1]) described interventions with possible future cost-saving but no formal economic evaluation. CONCLUSIONS: The evidence to support the cost effectiveness of text-messaging and smartphone-based interventions in improving medication adherence in adolescents with CHCs is insufficient. This lack of research highlights the need for comprehensive economic evaluation of such interventions to better understand their role in cost-savings while improving medication adherence and health outcomes. Economic evaluation of technology-based interventions can contribute to more evidence-based assessment of the scalability, sustainability, and benefits of broader investment of such technology tools in adolescents with CHCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».