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Enregistrement W2897038974 · doi:10.2196/cancer.9918

Barriers and Facilitators of Using Sensored Medication Adherence Devices in a Diverse Sample of Patients With Multiple Myeloma: Qualitative Study

2018· article· en· W2897038974 sur OpenAlexvenueno aff
Alemseged Ayele Asfaw, Connie H. Yan, Karen Sweiss, Scott Wirth, Víctor Hugo Villarreal Ramírez, Pritesh Patel, Lisa K. Sharp

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePillFamily medicineMedication adherenceQualitative researchPhoneDemographicsMedical recordAdverse effectMedical prescriptionNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many recently approved medications to manage multiple myeloma (MM) are oral, require supportive medications to prevent adverse effects, and are taken under complex schedules. Medication adherence is a concern; however, little attention has been directed toward understanding adherence in MM or associated barriers and facilitators. Advanced sensored medication devices (SMDs) offer opportunities to intervene; however, acceptability among patients with MM, particularly African American patients, is untested. OBJECTIVE: This study aimed to explore patients' (1) perceptions of their health before MM including experiences with chronic medications, (2) perceptions of adherence barriers and facilitators, and (3) attitudes toward using SMDs. METHODS: An in-person, semistructured, qualitative interview was conducted with a convenience sample of patients being treated for MM. Patients were recruited from within an urban, minority-serving, academic medical center that had an established cancer center. A standardized interview guide included questions targeting medication use, attitudes, adherence, barriers, and facilitators. Demographics included the use of cell phone technology. Patients were shown 2 different pill bottles with sensor technology-Medication Event Monitoring System and the SMRxT bottle. After receiving information on the transmission ability of the bottles, patients were asked to discuss their reactions and concerns with the idea of using such a device. Medical records were reviewed to capture information on medication and diagnoses. The interviews were audio-recorded and transcribed. Interviews were independently coded by 2 members of the team with a third member providing guidance. RESULTS: A total of 20 patients with a mean age of 56 years (median=59 years; range=29-71 years) participated in this study and 80% (16/20) were African American. In addition, 18 (90%, 18/20) owned a smartphone and 85% (17/20) were comfortable using the internet, text messaging, and cell phone apps. The average number of medications reported per patient was 13 medications (median=10; range=3-24). Moreover, 14 (70%, 14/20) patients reported missed doses for a range of reasons such as fatigue, feeling ill, a busy schedule, forgetting, or side effects. Interest in using an SMD ranged from great interest to complete lack of interest. Examples of concerns related to the SMDs included privacy issues, potential added cost, and the size of the bottle (ie, too large). Despite the concerns, 60% (12/20) of the patients expressed interest in trying a bottle in the future. CONCLUSIONS: Results identified numerous patient-reported barriers and facilitators to missed doses of oral anticancer therapy. Many appear to be potentially mutable if uncovered and addressed. SMDs may allow for capture of these data. Although patients expressed concerns with SMDs, most remained willing to use one. A feasibility trial with SMDs is planned.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,997

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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