Digital Health Intervention for Asthma: Patient-Reported Value and Usability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although digital health tools are increasingly recognized as effective in improving clinical outcomes such as asthma control and medication adherence, few studies have assessed patient experiences and perception of value. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate patient satisfaction, perception of usability and value, and desire to continue after 12 months of using a digital health intervention to support asthma management. METHODS: Participants were enrolled in a randomized controlled study evaluating the impact of a digital health platform for asthma management. Participants used electronic inhaler sensors to track medication use and accessed their information in a digital health platform. Electronic surveys were administered to intervention arm participants aged 12 years and older after 12 months of use. The survey assessed asthma control, patient satisfaction with the sensor device, and perception of the usability and value of the digital health platform through closed-ended and open-ended questions. Logistic regression models were used to assess the impact of participants' characteristics on survey completion, satisfaction, and perception of value. RESULTS: Of the 207 intervention arm participants aged 12 years and older, 89 submitted survey responses (42.9% response rate). Of these 89 participants, 70 reported being very satisfied (79%, 70/89) or somewhat satisfied (20%, 18/89) with the inhaler sensor device. Moreover, 93% (83/89) expressed satisfaction with the reports, and 90% (80/89) found the information from the reports useful for learning about their asthma. In addition, 72% (64/89) of the participants reported that they were interested in continuing to use the sensor and platform beyond the study. There were no significant differences in satisfaction with the device or the platform across participants' characteristics, including device type, age, sex, insurance type, asthma control, or syncing history; however, participants with smartphones and longer participation were more likely to take the survey. CONCLUSIONS: Electronic sensors and a digital health platform were well received by participants who reported satisfaction and perceived value. These results were consistent across multiple participants' characteristics. These findings can add to a limited literature to keep improving digital health interventions and ensure the meaningful and enduring impact on patient outcomes.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».