Comparing Mobile Health Strategies to Improve Medication Adherence for Veterans With Coronary Heart Disease (Mobile4Meds): Protocol for a Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to antiplatelet medications is critical to prevent life threatening complications (ie, stent thrombosis) after percutaneous coronary interventions (PCIs), yet rates of nonadherence range from 21-57% by 12 months. Mobile interventions delivered via text messaging or mobile apps represent a practical and inexpensive strategy to promote behavior change and enhance medication adherence. OBJECTIVE: The Mobile4Meds study seeks to determine whether text messaging or a mobile app, compared with an educational website control provided to all Veterans, can improve adherence to antiplatelet therapy among patients following acute coronary syndrome (ACS) or PCI. The three aims of the study are to: (1) determine preferences for content and frequency of text messaging to promote medication adherence through focus groups; (2) identify the most patient-centered app that promotes adherence, through a content analysis of all commercially available apps for medication adherence and focus groups centered on usability; and (3) compare adherence to antiplatelet medications in Veterans after ACS/PCI via a randomized clinical trial (RCT). METHODS: We will utilize a mixed-methods design that uses focus groups to achieve the first and second aims (N=32). Patients will be followed for 12 months after being randomly assigned to one of three arms: (1) customized text messaging, (2) mobile app, or (3) website-control groups (N=225). Medication adherence will be measured with electronic monitoring devices, pharmacy records, and self-reports. RESULTS: Enrollment for the focus groups is currently in progress. We expect to enroll patients for the RCT in the beginning of 2018. CONCLUSIONS: Determining the efficacy of mobile technology using a Veteran-designed protocol to promote medication adherence will have a significant impact on Veteran health and public health, particularly for individuals with chronic diseases that require strict medication adherence. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03022669.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».