Investigation of a Mobile Health Texting Tool for Embedding Patient-Reported Data Into Diabetes Management (i-Matter): Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcomes (PROs) are increasingly being used in the management of type 2 diabetes (T2D) to integrate data from patients' perspective into clinical care. To date, the majority of PRO tools have lacked patient and provider involvement in their development, thus failing to meet the unique needs of end users, and lack the technical infrastructure to be integrated into the clinic workflow. OBJECTIVE: This study aims to apply a systematic, user-centered design approach to develop i-Matter (investigating a mobile health [mHealth] texting tool for embedding patient-reported data into diabetes management), a theory-driven, mobile PRO system for patients with T2D and their primary care providers. METHODS: i-Matter combines text messaging with dynamic data visualizations that can be integrated into electronic health records (EHRs) and personalized patient reports. To build i-Matter, we conducted semistructured group and individual interviews with patients with T2D and providers, a design thinking workshop to refine initial ideas and design the prototype, and user testing sessions of prototypes using a rapid-cycle design (ie, design-test-modify-retest). RESULTS: Using an iterative user-centered process resulted in the identification of 6 PRO messages that were relevant to patients and providers: medication adherence, dietary behaviors, physical activity, sleep quality, quality of life, and healthy living goals. In user testing, patients recommended improvements to the wording and timing of the PRO text messages to increase clarity and response rates. Patients also recommended including motivational text messages to help sustain engagement with the program. The personalized report was regarded as a key tool for diabetes self-management by patients and providers because it aided in the identification of longitudinal patterns in the PRO data, which increased patient awareness of their need to adopt healthier behaviors. Patients recommended adding individualized tips to the journal on how they can improve their behaviors. Providers preferred having a separate tab built into the EHR that included the personalized report and highlighted key trends in patients' PRO data over the past 3 months. CONCLUSIONS: PRO tools that capture patients' well-being and the behavioral aspects of T2D management are important to patients and providers. A clinical trial will test the efficacy of i-Matter in 282 patients with uncontrolled T2D. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03652389; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03652389.
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 | 0,019 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».