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Enregistrement W2886573020 · doi:10.2196/10128

Use of a Digital Medication Management System for Effective Assessment and Enhancement of Patient Adherence to Therapy (ReX): Feasibility Study

2018· article· en· W2886573020 sur OpenAlexvenueno aff
Ronit Shtrichman, S. Conrad, Kai Schimo, Ran Shachar, Ehud Machluf, Enrique Mindal, Howard Epstein, Shirli Epstein, Alan Paz

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedication adherenceMedical physicsIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication nonadherence is a major problem in health care, imposing poor clinical outcomes and a heavy financial burden on all stakeholders. Current methods of medication adherence assessment are severely limited: they are applied only periodically, do not relate to actual pill intake, and suffer from patient bias due to errors, misunderstanding, or intentional nonadherence. ReX is an innovative medication management system designed to address poor patient adherence and enhance patient engagement with their therapy. ReX controls and tracks pills from the point of packaging right through to the patient's mouth. ReX generates robust, real-time adherence data. The system enables patients to report outcomes, complete surveys, and receive messages and instructions. ReX includes a reusable drug dispensing unit, disposable cassette containing pills, and a cloud-based data portal. OBJECTIVE: We aimed to evaluate ReX feasibility by human factor studies including evaluation of ReX safety; ReX acceptance and usability; and ReX efficacy of providing pills according to a preprogrammed dose regimen, managing reminders and adherence data, and enhancing the adherence rate compared with the standard of care. METHODS: The ReX system was evaluated in 2 human factor, nonclinical feasibility studies. Human subjects used ReX for the administration of pill-shaped Tic Tac sweets. The initial study evaluated ReX use and pill intake administration; second was a self-controlled, 4-day home-use study. All subjects took pills at home, according to a preprogrammed dose regimen, for 4 days each via the device (ReX test) or from standard packaging (control test). The adherence rate (percent of pills taken) was measured by the study subject's report, remaining pills count, and ReX records (in the ReX test). ReX safety and usability were evaluated by a questionnaire filled out by the subject. RESULTS: The initial feasibility study evaluated usability and acceptance of the ReX novel approach to pill dispensing. All subjects successfully managed 2 pill intakes. The ReX device was rated as easy to use by 81% (48/59) of subjects. The 4-day home-use study evaluated the safety, efficacy, and usability of the ReX system. No adverse event occurred; no pill overdose or pill malformation was reported. The overall adherence rate in the ReX test was 97.6% compared with 76.3% in the control test (P<.001). Real-time, personalized reminders provided in the event of a delay in pill intake contributed to 18.0% of doses taken during the ReX test. The ReX system was found easy to use by 87% (35/40) of subjects; 90% (36/40) felt comfortable using it for their medication. CONCLUSIONS: ReX's novel "tracking to the mouth" technology was found usable and accepted by subjects. The assessment of adherence rates was reliable; adherence of subjects to the dose regimen was significantly enhanced when using ReX compared with the standard of care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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