Patients’ Experiences of Using Smartphone Apps to Support Self-Management and Improve Medication Adherence in Hypertension: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Worldwide, hypertension control rates remain suboptimal despite clinically effective antihypertensive drug therapy. Patient failure to take medication as prescribed (ie, nonadherence) is the most important factor contributing to poor control. Smartphone apps can facilitate the delivery of evidence-based behavior change techniques to improve adherence and may provide a scalable, usable, and feasible method to deliver self-management support. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore patients' experiences of the usability and feasibility of smartphone apps to support self-management and improve medication adherence in hypertension. METHODS: A qualitative descriptive study was conducted. A total of 11 people living with hypertension from the West of Ireland were sampled purposively and interviewed about their experience of using a self-management app for a 4-week period, which included two key functionalities: self-monitoring of blood pressure (BP) and medication reminders. Thematic analysis was carried out on the semistructured interview data. RESULTS: Participants' age ranged from 43 to 74 years (mean 62 years, SD 9.13). Three themes were identified: digital empowerment of self-management, human versus digital systems, and digital sustainability. Although patients' experience of using the technology to self-monitor BP was one of empowerment, characterized by an enhanced insight and understanding into their condition, control, and personal responsibility, the reminder function was only feasible for patients who reported unintentional nonadherence to treatment. Patients experienced the app as a sustainable tool to support self-management and found it easy to use, including those with limited technological competence. CONCLUSIONS: The study's findings provide new insights into the experience of using apps to support medication adherence in hypertension. Overall, the data support apps as a usable and feasible method to aid self-management of hypertension and highlight the need for personalized functionality, particularly with regard to medication adherence reminder strategies. The study's findings challenge the perspective that the use of these technologies to support self-management can inevitably add to the burden of treatment experienced by patients.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».