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Enregistrement W2942914979 · doi:10.2196/13558

The Feasibility of a Using a Smart Button Mobile Health System to Self-Track Medication Adherence and Deliver Tailored Short Message Service Text Message Feedback

2019· article· en· W2942914979 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca J. Bartlett Ellis, James H. Hill, K. Denise Kerley, Arjun Sinha, Aaron Ganci, Cynthia L. Russell

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSigma Theta Tau International
Mots-clésShort Message ServicemHealthConcordancePsychological interventionMedicineMedication adherenceText messageMultimediaComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As many as 50% of people experience medication nonadherence, yet studies for detecting nonadherence and delivering real-time interventions to improve adherence are lacking. Mobile health (mHealth) technologies show promise to track and support medication adherence. OBJECTIVE: The study aimed to evaluate the feasibility and acceptability of using an mHealth system for medication adherence tracking and intervention delivery. The mHealth system comprises a smart button device to self-track medication taking, a companion smartphone app, a computer algorithm used to determine adherence and then deliver a standard or tailored SMS (short message service) text message on the basis of timing of medication taking. Standard SMS text messages indicated that the smartphone app registered the button press, whereas tailored SMS text messages encouraged habit formation and systems thinking on the basis of the timing the medications were taken. METHODS: A convenience sample of 5 adults with chronic kidney disease (CKD), who were prescribed antihypertensive medication, participated in a 52-day longitudinal study. The study was conducted in 3 phases, with a standard SMS text message sent in phases 1 (study days 1-14) and 3 (study days 46-52) and tailored SMS text messages sent during phase 2 (study days 15-45) in response to participant medication self-tracking. Medication adherence was measured using: (1) the smart button and (2) electronic medication monitoring caps. Concordance between these 2 methods was evaluated using percentage of measurements made on the same day and occurring within ±5 min of one another. Acceptability was evaluated using qualitative feedback from participants. RESULTS: A total of 5 patients with CKD, stages 1-4, were enrolled in the study, with the majority being men (60%), white (80%), and Hispanic/Latino (40%) of middle age (52.6 years, SD 22.49; range 20-70). The mHealth system was successfully initiated in the clinic setting for all enrolled participants. Of the expected 260 data points, 36.5% (n=95) were recorded with the smart button and 76.2% (n=198) with electronic monitoring. Concordant events (n=94), in which events were recorded with both the smart button and electronic monitoring, occurred 47% of the time and 58% of these events occurred within ±5 min of one another. Participant comments suggested SMS text messages were encouraging. CONCLUSIONS: It was feasible to recruit participants in the clinic setting for an mHealth study, and our system was successfully initiated for all enrolled participants. The smart button is an innovative way to self-report adherence data, including date and timing of medication taking, which were not previously available from measures that rely on recall of adherence. Although the selected smart button had poor concordance with electronic monitoring caps, participants were willing to use it to self-track medication adherence, and they found the mHealth system acceptable to use in most cases.

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)0,004
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 enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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