mHealth App Prescription in Australian General Practice: Pre-Post Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence of effectiveness of mobile health (mHealth) apps as well as their usability as non-drug interventions in primary care are emerging around the globe. OBJECTIVE: This study aimed to explore the feasibility of mHealth app prescription by general practitioners (GPs) and to evaluate the effectiveness of an implementation intervention to increase app prescription. METHODS: A single-group, before-and-after study was conducted in Australian general practice. GPs were given prescription pads for 6 mHealth apps and reported the number of prescriptions dispensed for 4 months. After the reporting of month 2, a 2-minute video of one of the apps was randomly selected and sent to each GP. Data were collected through a prestudy questionnaire, monthly electronic reporting, and end-of-study interviews. The primary outcome was the number of app prescriptions (total, monthly, per GP, and per GP per fortnight). Secondary outcomes included confidence in prescribing apps (0-5 scale), the impact of the intervention video on subsequent prescription numbers, and acceptability of the interventions. RESULTS: Of 40 GPs recruited, 39 commenced, and 36 completed the study. In total, 1324 app prescriptions were dispensed over 4 months. The median number of apps prescribed per GP was 30 (range 6-111 apps). The median number of apps prescribed per GP per fortnight increased from the pre-study level of 1.7 to 4.1. Confidence about prescribing apps doubled from a mean of 2 (not so confident) to 4 (very confident). App videos did not affect subsequent prescription rates substantially. Post-study interviews revealed that the intervention was highly acceptable. CONCLUSIONS: mHealth app prescription in general practice is feasible, and our implementation intervention was effective in increasing app prescription. GPs need more tailored education and training on the value of mHealth apps and knowledge of prescribable apps to be able to successfully change their prescribing habits to include apps. The future of sustainable and scalable app prescription requires a trustworthy electronic app repository of prescribable mHealth apps for GPs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».