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Enregistrement W2738260258 · doi:10.2196/mhealth.7420

The Health Buddies App as a Novel Tool to Improve Adherence and Knowledge in Atrial Fibrillation Patients: A Pilot Study

2017· article· en· W2738260258 sur OpenAlexvenueno aff
Lien Desteghe, Kiki Kluts, Johan Vijgen, Pieter Koopman, Dagmara Dilling‐Boer, Joris Schurmans, Paul Dendale, Hein Heidbüchel

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVlaamse regeringUniversiteit HasseltLimburg Sterk Merk
Mots-clésMedicineUsabilityPopulationAtrial fibrillationmHealthStroke (engine)Medical prescriptionPsychological interventionPhysical therapyNursingInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) constitutes an important risk for stroke, especially in an ageing population. A new app (Health Buddies) was developed as a tool to improve adherence to non-vitamin K antagonist oral anticoagulants (NOACs) in an elderly AF population by providing a virtual contract with their grandchildren, spelling out daily challenges for both. OBJECTIVE: The aim of this pilot study was to assess the feasibility and usability of the Health Buddies app in AF patients. METHODS: Two workshops were conducted to steer app development and to test a first prototype. The feasibility of the finalized app was investigated by assessing the number of eligible AF patients (based on current prescription of NOACs, the presence of grandchildren between 5 and 15 years old, availability of a mobile phone, computer, or tablet), and the proportion of those who were willing to participate. Participants had to use the app for 3 months. The motivation of the patients to use the app was assessed based on the number of logins to the app. Their perception of its usefulness was examined by specific questionnaires. Additionally, the effects on knowledge level about AF and its treatment, and adherence to NOAC intake were investigated. RESULTS: Out of 830 screened AF patients, 410 were taking NOACs and 114 were eligible for inclusion. However, only 3.7% (15/410) of the total NOAC population or 13.2% of the eligible patients (15/114) were willing to participate. The main reasons for not participating were no interest to participate in general or in the concept in particular (29/99, 29%), not feeling comfortable using technology (22/99, 22%), no interest by the grandchildren or their parents (20/99, 20%), or too busy a lifestyle (12/99, 12%). App use significantly decreased towards the end of the study period in both patients (P=.009) and grandchildren (P<.001). NOAC adherence showed a taking adherence and regimen adherence of 88.6% (SD 15.4) and 81.8% (SD 18.7), respectively. Knowledge level increased from 64.6% (SD 14.7) to 70.4% (SD 10.4) after 3 months (P=.09). The app scored positively on clarity, novelty, stimulation, and attractiveness as measured with the user experience questionnaire. Patients evaluated the educational aspect of this app as a capital gain. CONCLUSIONS: Only a small proportion of the current AF population seems eligible for the innovative Health Buddies app in its current form. Although the app was positively rated by its users, a large subset of patients was not willing to participate in this study or to use the app. Efforts have to be made to expand the target group in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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