How Health Care Professionals Evaluate a Digital Intervention to Improve Medication Adherence: Qualitative Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication nonadherence poses a serious and a hard-to-tackle problem for many chronic diseases. Electronic health (eHealth) apps that foster patient engagement and shared decision making (SDM) may be a novel approach to improve medication adherence. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the perspective of health care professionals regarding a newly developed digital app aimed to improve medication adherence. Familial hypercholesterolemia (FH) was chosen as a case example. METHODS: A Web-based prototype of the eHealth app-MIK-was codesigned with patients and health care professionals. After user tests with patients, we performed semistructured interviews and user tests with 12 physicians from 6 different hospitals to examine how the functionalities offered by MIK could assist physicians in their consultation and how they could be integrated into daily clinical practice. Qualitative thematic analysis was used to identify themes that covered the physicians' evaluations. RESULTS: On the basis of the interview data, 3 themes were identified, which were (1) perceived impact on patient-physician collaboration; (2) perceived impact on the patient's understanding and self-management regarding medication adherence; and (3) perceived impact on clinical decisions and workflow. CONCLUSIONS: The eHealth app MIK seems to have the potential to improve the consultation between the patient and the physician in terms of collaboration and patient engagement. The impact of eHealth apps based on the concept of SDM for improving medication-taking behavior and clinical outcomes is yet to be evaluated. Insights will be useful for further development of eHealth apps aimed at improving self-management by means of patient engagement and SDM.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».