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Enregistrement W2978218234 · doi:10.2196/15227

Evaluation of the Adoption of a Connected Device to Monitor and improve patient’s adherence and persistence to therapy using real-world data

2019· article· en· W2978218234 sur OpenAlexvenueno aff
Lara Kelly, Akshay Dattatray Zalkikar, John G. Armstrong

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersistence (discontinuity)MedicineScheduleTracking (education)Medical emergencyPhysical therapyComputer sciencePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The HealthBeaconTM is a smart sharps bin for patients who self-inject medications at home. It is digitally connected and programmed with a patient’s medication schedule and uses customized reminders to help them start and stay on track with their medication. The HealthBeacon device was launched in May 2015; since then, it has been used by 8000+ patients and has tracked 250,000+ injections across 11 markets. The HealthBeacon is designed to be passive. The patient is not asked to do anything; the device captures the act of disposal which is a highly accurate method for measuring drug adherence. Several studies on the adoption of self-tracking devices have found that the percentages of people who stopped using their device within relative short-term follow up periods may vary between 33-75%. A behavioral analysis was completed to determine if the patient-centric design of HealthBeacon technology can overcome barriers to patient adoption and improve persistence to therapy. Objective The objective was to evaluate the adoption of a connected device to monitor and improve patient adherence and persistence to therapy. Methods For the purpose of the study the patients were classified into two categories. 1) If all conditions outlined below were met, the patient “adopted” the technology: A) Patient consented to support program; B) HealthBeacon was delivered and established in the home; C) Patient utilized the technology correctly; D) Technology successfully tracked injections and communicated with HealthBeacon platform; E) Patient remains on HealthBeacon achieving high persistence to medication or continued until treatment completion. 2) If any of the following circumstances arose, the patient was considered as “rejected” as they failed to adopt the technology: A) Upon introduction to HealthBeacon the patient requested a regular sharps bin; B) Patient never disposed an injection into the HealthBeacon; C) Patient has not interacted with the device for 90+ days; D) Patient accepted the HealthBeacon initially but returned it for reasons other than their treatment ending Results Data were measured over a 24-month period from May 2017 to May 2019 for the 756 patients were involved in the study; 584 (77%) of the patients adopted the technology and 172 (23%) rejected it. Of the patients that adopted, 478 (82%) continue to utilize the technology and 106 (18%) are no longer active. The reason for stopping was associated with their treatment ending rather than an adoption issue. Of the 172 patients (23%) rejected the technology, 26 (15%) requested a standard sharps bin after receiving the introduction; 45 (26%) accepted the HealthBeacon but never disposed an injection into it; 86 (50%) used the HealthBeacon initially but had not interacted with it for 90+ days; 2 (1%) rejected it due to a technical issue; and 13 (8%) accepted it initially but reported that they prefer to manage adherence on their own. Conclusions With almost 80% of patients adopting the technology, and 82% of the adopters persisting, this study demonstrates that patient-centered design that deploys passive adherence monitoring can overcome barriers to adoption of technology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
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