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Enregistrement W2616429261 · doi:10.2196/resprot.7223

EpxMedTracking: Feasibility Evaluation of an SMS-Based Medication Adherence Tracking System in Community Practice

2017· article· en· W2616429261 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher Tricarico, Robert Peters, Avik Som, Kavon Javaherian, Will Ross

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedication adherenceTracking (education)Community practiceTracking systemmHealthMedicineComputer sciencePsychologyNursingPsychological interventionPharmacyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication adherence remains a difficult problem to both assess and improve in patients. It is a multifactorial problem that goes beyond the commonly cited reason of forgetfulness. To date, eHealth (also known as mHealth and telehealth) interventions to improve medication adherence have largely been successful in improving adherence. However, interventions to date have used time- and cost-intensive strategies or focused solely on medication reminding, leaving much room for improvement in using a modality as flexible as eHealth. OBJECTIVE: Our objective was to develop and implement a fully automated short message service (SMS)-based medication adherence system, EpxMedTracking, that reminds patients to take their medications, explores reasons for missed doses, and alerts providers to help address problems of medication adherence in real time. METHODS: EpxMedTracking is a fully automated bidirectional SMS-based messaging system with provider involvement that was developed and implemented through Epharmix, Inc. Researchers analyzed 11 weeks of de-identified data from patients cared for by multiple provider groups in routine community practice for feasibility and functionality. Patients included were those in the care of a provider purchasing the EpxMedTracking tool from Epharmix and were enrolled from a clinic by their providers. The primary outcomes assessed were the rate of engagement with the system, reasons for missing doses, and self-reported medication adherence. RESULTS: Of the 25 patients studied over the 11 weeks, 3 never responded and subsequently opted out or were deleted by their provider. No other patients opted out or were deleted during the study period. Across the 11 weeks of the study period, the overall weekly engagement rate was 85.9%. There were 109 total reported missed doses including "I forgot" at 33 events (30.3%), "I felt better" at 29 events (26.6%), "out of meds" at 20 events (18.4%), "I felt sick" at 19 events (17.4%), and "other" at 3 events (2.8%). We also noted an increase in self-reported medication adherence in patients using the EpxMedTracking system. CONCLUSIONS: EpxMedTracking is an effective tool for tracking self-reported medication adherence over time. It uniquely identifies actionable reasons for missing doses for subsequent provider intervention in real time based on patient feedback. Patients enrolled on EpxMedTracking also self-report higher rates of medication adherence over time while on the system.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,759
Tête enseignante GPT0,685
Écart entre enseignants0,074 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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