Passive Monitoring of Short-Acting Beta-Agonist Use via Digital Platform in Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Quality Improvement Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health programs assist patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) to better manage their disease. Technological and adoption barriers have been perceived as a limitation. OBJECTIVE: The aim of the research was to evaluate a digital quality improvement pilot in Medicare-eligible patients with COPD. METHODS: COPD patients were enrolled in a digital platform to help manage their medications and symptoms as part of their routine clinical care. Patients were provided with electronic medication monitors (EMMs) to monitor short-acting beta-agonist (SABA) use passively and a smartphone app to track use trends and receive feedback. Providers also had access to data collected via a secure website and were sent email notifications if a patient had a significant change in their prescribed inhaler use. Providers then determined if follow-up was needed. Change in SABA use and feasibility outcomes were evaluated at 3, 6, and 12 months. RESULTS: A total of 190 patients enrolled in the pilot. At 3, 6, and 12 months, patients recorded significant reductions in daily and nighttime SABA use and increases in SABA-free days (all P<.001). Patient engagement, as measured by the ratio of daily active use to monthly active use, was >90% at both 6 and 12 months. Retention at 6 months was 81% (154/190). Providers were sent on average two email notifications per patient during the 12-month program. CONCLUSIONS: A digital health program integrated as part of standard clinical practice was feasible and had low provider burden. The pilot demonstrated significant reduction in SABA use and increased SABA-free days among Medicare-eligible COPD patients. Further, patients readily adopted the digital platform and demonstrated strong engagement and retention rates at 6 and 12 months.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».