Perspectives on Acceptance and Use of a Mobile Health Intervention for the Prevention of Atherosclerotic Cardiovascular Disease in Singapore: Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease, including atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD), is a growing public health threat globally and many individuals remain undiagnosed, untreated, and uncontrolled. Simultaneously, mobile health (mHealth) interventions using short messaging service (SMS) have gained popularity globally. There is an opportunity for innovative approaches such as mHealth to encourage and enable adherence to medications for ASCVD and its risk factors. OBJECTIVE: This study aimed to understand mobile technology acceptance, use, and facilitating conditions among the study population ahead of the design of an mHealth intervention. METHODS: Using data from a mixed-methods study conducted in Singapore, we conducted a cross-sectional survey with 100 participants and in-depth, semistructured interviews with 20 patients. All participants were over the age of 40 years with ASCVD or its risk factors. Interviews were conducted in English and Mandarin and if needed translated to English. Nvivo 11 (QSR International) was used for analyses. RESULTS: Participants reported their perspectives on technology use and preferences, including low or sporadic mobile phone use and usability concerns including small screen and text size, among others; the benefit of previous mHealth use in creating a favorable opinion of SMS for health information; trust in both the source of mHealth SMS, as well as in treatment; the formation of habits; and fear of sequelae or death for facilitating intention to use an mHealth intervention and adhere to medication. We also highlighted a case that underscored the importance of the period after diagnosis in habit forming as an opportunity for an mHealth intervention. CONCLUSIONS: We explored both technology- and adherence-related factors that influence a patient's intention to use an mHealth intervention for adherence to ASCVD medication in Singapore. We highlighted the importance of identifying the right opportunity to engage with patients and promote an mHealth intervention for adherence, such as immediately following diagnosis when patients are establishing medication-taking habits.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».