Mobile App Usage Patterns of Patients Prescribed a Smoking Cessation Medicine: Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cigarette smoking is the leading preventable cause of death and is responsible for more than 480,000 deaths per year in the United States. Smoking cessation is challenging for many patients. Regardless of available treatment options, most quit attempts are unaided, and it takes multiple attempts before a patient is successful. With the ever-increasing use of smartphones, mobile apps hold promise in supporting cessation efforts. This study evaluates the ease of use and user satisfaction with the Pfizer Meds app to support smoking cessation among patients prescribed varenicline (Chantix). OBJECTIVE: Study participants included varenicline users who downloaded and used the app on their personal smartphone. The main objectives were to report mobile app download frequency and usage details and to describe the participant-reported satisfaction with and usefulness of the app over the 14-week follow-up study period. METHODS: Adults aged 18 years or older who had been prescribed varenicline were identified from the Express Scripts Incorporated pharmacy claims database. After meeting privacy restrictions, subjects were sent an invitation letter and second reminder letter with instructions on how to download the Pfizer Meds mobile app. Participants received a push notification to complete a smartphone-enabled survey regarding the utility of the app 12 weeks after downloading the app. Descriptive statistics summarized sociodemographics, use of varenicline, and details of use and satisfaction with the mobile app. RESULTS: Of the 38,129 varenicline users who were sent invitation letters, 1281 participants (3.35%) downloaded the Pfizer Meds app. Of the 1032 users with demographic and other data, 585 (56.68%) were females, and 446 (43.22%) were males; mean age was 46.4 years (SD 10.8). The mean number of app sessions per participant was 4.0 (SD 6.8). The end-of-study survey was completed by 131 survey respondents (10.23%, 131/1281); a large number of participants (117/131, 89.3%) reported being extremely, very, or moderately satisfied with the app. A total of 97 survey respondents (97/131, 74.0%) reported setting up a quit date in the app. Of those, 74 (74/97, 76%) reported quitting on their quit date. CONCLUSIONS: Positive patient engagement was observed in this study based on app download and usage. This study quantified how the Pfizer Meds app performed in an observational real-world data setting. The findings demonstrate the willingness of participants to set a quit date and use the app for support in medication adherence, refill reminders, and information regarding how to take the medication. This study provides real-world evidence of the contribution apps can make to the continued encouragement of smokers to improve their health by smoking cessation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».