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Enregistrement W3001104906 · doi:10.2196/14884

Development of the InCharge Health Mobile App to Improve Adherence to Hydroxyurea in Patients With Sickle Cell Disease: User-Centered Design Approach

2020· article· en· W3001104906 sur OpenAlex
Nicole M. Alberts, Sherif M. Badawy, Jason Hodges, Jeremie H. Estepp, Chinonyelum Nwosu, Hamda Khan, Matthew P. Smeltzer, Ramin Homayouni, Sarah Norell, Lisa M. Klesges, Jerlym S. Porter, Jane S. Hankins

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésDiseasemHealthMedicineMobile appseHealthComputer scienceInternet privacyIntensive care medicineWorld Wide WebHealth careInternal medicinePsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sickle cell disease (SCD) is an inherited blood disorder causing acute complications and chronic progressive end organ damage. SCD is associated with significant morbidity, early mortality, impaired health-related quality of life, and increased acute health care utilization. Hydroxyurea is a US Food and Drug Administration-approved medication that reduces disease complications, acute health care utilization, and costs. However, adherence to hydroxyurea is suboptimal. Mobile health (mHealth) interventions have the potential to improve hydroxyurea adherence, but few examples exist that are specific to the SCD population. OBJECTIVE: This study aimed to design a mHealth intervention for individuals with SCD to improve adherence to hydroxyurea, using a user-centered design that was informed by specific barriers to hydroxyurea adherence and utilization in this population. METHODS: This study consisted of 4 phases. In phase 1, individuals with SCD and health care providers participated in an optimization digital workshop. In phase 2, patients completed surveys pertaining to their interest in mHealth use, barriers and facilitators to hydroxyurea use, and health literacy. Phases 3 and 4 involved semistructured interviews and focus groups, respectively, and used the Health Belief Model (HBM) as the framework to investigate drivers of poor hydroxyurea adherence and to inform the development of an app prototype. In addition, in phase 4, we have incorporated the patients' feedback on the preliminary app prototype and its features. RESULTS: Barriers to hydroxyurea adherence were consistent with the literature and included forgetfulness and several specific thoughts and emotions associated with hydroxyurea use (eg, fear of side effects, depression, stigma, and hopelessness). In addition, more than half of the participants reported potentially low health literacy. Preferred patient app features included 7 key components, namely (1) medication reminders and tracker, (2) disease education, (3) communication, (4) personalization, (5) motivation, (6) support during pain episodes, and (7) social support. Utilizing a user-centered design approach, data obtained from patients and providers were translated into features within the app, mapping to components of the HBM and the specific drivers of hydroxyurea adherence and matching the literacy level of the population, resulting in the development of a novel mobile app called InCharge Health. CONCLUSIONS: The InCharge Health app is an mHealth intervention developed with substantial input from users and by mapping the HBM as the framework that guided the choice for its components. InCharge Health is a customized product for the SCD population aimed at optimizing medication adherence, with the end goal of improving quality of life and health outcomes among patients with SCD. The efficacy and implementation of the InCharge Health app as an mHealth intervention to promote hydroxyurea adherence will be tested in a future stepped-wedge multicenter trial for adolescents and adults with SCD.

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.

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)0,000
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 enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,265 · 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