A Medication Adherence App for Children With Sickle Cell Disease: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young people with sickle cell disease (SCD) often demonstrate low medication adherence and low motivation for effectively self-managing their condition. The growing sophistication of mobile phones and their popularity among young people render them a promising platform for increasing medication adherence. However, so far, few apps targeting SCD have been developed from research with the target population and underpinned with theory and evidence. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a theory-and-evidence-based medication adherence app to support children and adolescents with SCD. METHODS: The Behavior Change Wheel (BCW), a theoretically based intervention development framework, along with a review of the literature, 10 interviews with children and adolescents with SCD aged between 12 and 18 years, and consultation with experts informed app development. Thematic analysis of interviews provided relevant theoretical and evidence-based components to underpin the design and development of the app. RESULTS: Findings suggested that some patients had lapses in memory for taking their medication (capability); variation in beliefs toward the effectiveness of medication and confidence in self-managing their condition (motivation); a limited time to take medication; and barriers and enablers within the changing context of social support during the transition into adulthood (opportunity). Steps were taken to select the appropriate behavioral change components (involving behavior change techniques [BCTs] such as information on antecedents, prompts/cues; self-monitoring of the behavior; and social support) and translate them into app features designed to overcome these barriers to medication adherence. CONCLUSIONS: Patients with SCD have complex barriers to medication adherence necessitating the need for comprehensive models of behavior change to analyze the problem. Children and adolescents require an app that goes beyond simple medication reminders and takes into account the patient's beliefs, emotions, and environmental barriers to medication adherence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».