Improving Refill Adherence in Medicare Patients With Tailored and Interactive Mobile Text Messaging: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonadherence is a major concern in the management of chronic conditions such as hypertension, cardiovascular disease, and diabetes where patients may discontinue or interrupt their medication for a variety of reasons. Text message reminders have been used to improve adherence. However, few programs or studies have explored the benefits of text messaging with older populations and at scale. In this paper, we present a program design using tailored and interactive text messaging to improve refill rates of partially adherent or nonadherent Medicare members of a large integrated health plan. OBJECTIVE: The aim of this 3-month program was to gain an understanding of whether tailored interactive text message dialogues could be used to improve medication refills in Medicare patients with one or more chronic diseases. METHODS: We used the mPulse Mobile interactive text messaging solution with partially adherent and nonadherent Medicare patients (ie, over age 65 years or younger with disabilities) of Kaiser Permanente Southern California (KP), a large integrated health plan, and compared refill rates of the text messaging group (n=12,272) to a group of partially adherent or nonadherent Medicare patients at KP who did not receive text messages (nontext messaging group, n=76,068). Both groups were exposed to other forms of refill and adherence outreach including phone calls, secure emails, and robo-calls from December 2016 to February 2017. RESULTS: The text messaging group and nontext messaging group were compared using an independent samples t test to test difference in group average of refill rates. There was a significant difference in medication refill rates between the 2 groups, with a 14.07 percentage points higher refill rate in the text messaging group (P<.001). CONCLUSIONS: The results showed a strong benefit of using this text messaging solution to improve medication refill rates among Medicare patients. These findings also support using interactive text messaging as a cost-effective, convenient, and user-friendly solution for patient engagement. Program outcomes and insights can be used to enhance the design of future text-based solutions to improve health outcomes and promote adherence and long-term behavior change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».