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Enregistrement W2972747751 · doi:10.2196/14914

A Smartphone App to Improve Medication Adherence in Patients With Type 2 Diabetes in Asia: Feasibility Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2972747751 sur OpenAlexvenueno aff
Zhilian Huang, Eberta Tan, Elaine Lum, P.M.A. Sloot, Bernhard O. Boehm, Josip Car

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological UniversityChangi General HospitalNanyang Technological University
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialType 2 diabetesDiabetes mellitusPhysical therapyPopulationBody mass indexMedication adherenceType 2 Diabetes MellitusIntervention (counseling)Family medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The efficacy of smartphone apps for improving medication adherence in type 2 diabetes is not well studied in Asian populations. Objective This study aimed to determine the feasibility, acceptability, and clinical outcomes of using a smartphone app to improve medication adherence in a multiethnic Asian population with type 2 diabetes. Methods We block randomized 51 nonadherent and digitally literate patients with type 2 diabetes between the ages of 21 and 75 years into two treatment arms (control: usual care; intervention: usual care+Medisafe app) and followed them up for 12 weeks. Recruitment occurred at a public tertiary diabetes specialist outpatient center in Singapore. The intervention group received email reminders to complete online surveys monthly, while the control group only received an email reminder(s) at the end of the study. Barriers to medication adherence and self-appraisal of diabetes were assessed using the Adherence Starts with Knowledge-12 (ASK-12) and Appraisal of Diabetes Scale (ADS) questionnaires at baseline and poststudy in both groups. Perception toward medication adherence and app usage, attitude, and satisfaction were assessed in the intervention group during and after the follow-up period. Sociodemographic data were collected at baseline. Clinical data (ie, hemoglobin A1c, body mass index, low-density lipoprotein, high-density lipoprotein, and total cholesterol levels) were extracted from patients’ electronic medical records. Results A total of 51 (intervention group: 25 [49%]; control group: 26 [51%]) participants were randomized, of which 41 (intervention group: 22 [88.0%]; control group: 19 [73.1%]) completed the poststudy survey. The baseline-adjusted poststudy ASK-12 score was significantly lower in the intervention group than in the control group (mean difference: 4.7, P=.01). No changes were observed in the clinical outcomes. The average 12-week medication adherence rate of participants tracked by the app was between 38.3% and 100% in the intervention group. The majority (>80%) of the participants agreed that the app was easy to use and made them more adherent to their medication. Conclusions Our feasibility study showed that among medication-nonadherent patients with type 2 diabetes, a smartphone app intervention was acceptable, improved awareness of medication adherence, and reduced self-reported barriers to medication adherence, but did not improve clinical outcomes in a developed Asian setting.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,372 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations106
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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