Mobile Health Intervention to Increase Oral Cancer Therapy Adherence in Patients With Chronic Myeloid Leukemia (The REMIND System): Clinical Feasibility and Acceptability Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimal dosing of oral tyrosine kinase inhibitor therapy is critical to treatment success and survival of patients with chronic myeloid leukemia (CML). Drug intolerance secondary to toxicities and nonadherence are significant factors in treatment failure. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop and pilot-test the clinical feasibility and acceptability of a mobile health system (REMIND) to increase oral drug adherence and patient symptom self-management among people with CML (chronic phase). METHODS: A multifaceted intervention was iteratively developed using the intervention development framework by Schofield and Chambers, consisting of defining the patient problem and iteratively refining the intervention. The clinical feasibility and acceptability were examined via patient and intervention nurse interviews, which were audiotaped, transcribed, and deductively content analyzed. RESULTS: The intervention comprised 2 synergistically operating elements: (1) daily medication reminders and routine assessment of side effects with evidence-based self-care advice delivered in real time and (2) question prompt list (QPL) questions and routinely collected individual patient adherence and side effect profile data used to shape nurses' consultations, which employed motivational interviewing to support adoption of self-management behaviors. A total of 4 consultations and daily alerts and advice were delivered over 10 weeks. In total, 58% (10/17) of patients and 2 nurses participated in the pilot study. Patients reported several benefits of the intervention: help in establishing medication routines, resolution of symptom uncertainty, increased awareness of self-care, and informed decision making. Nurses also endorsed the intervention: it assisted in establishing pill-taking routines and patients developing effective solutions to adherence challenges. CONCLUSIONS: The REMIND system with nurse support was usable and acceptable to both patients and nurses. It has the potential to improve adherence and side-effect management and should be further evaluated.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».