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Enregistrement W3102954976 · doi:10.2196/18074

Stakeholder Feedback of Electronic Medication Adherence Products: Qualitative Analysis

2020· article· en· W3102954976 sur OpenAlexaff
Sadaf Faisal, Jessica Ivo, Aidan McDougall, Tejal Patel

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensResearch Institute for AgingInstitute of AgingCentre for Family MedicineUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityQualitative researchHealth literacyLearnabilityHealth careeHealthPsychologyPatient portalExploratory researchFocus groupMedicineNursingComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication management among older adults continues to be a challenge, and innovative electronic medication adherence products have been developed to address this need. OBJECTIVE: The aim of this study is to examine user experience with electronic medication adherence products, with particular emphasis on features, usefulness, and preferences. METHODS: Older adults, caregivers, and health care providers tested the usability of 22 electronic medication adherence products. After testing 5 products, participants were invited to participate in a one-on-one interview to investigate their perceptions and experiences with the features, usefulness, and preference for electronic medication adherence products tested. The interviews were audio recorded, transcribed, and analyzed using exploratory inductive coding to generate themes. The first 13 interviews were independently coded by 2 researchers. The percentage agreement and Cohen kappa after analyzing those interviews were 79% and 0.79, respectively. A single researcher analyzed the remaining interviews. RESULTS: Of the 37 participants, 21 (57%) were older adults, 5 (14%) were caregivers, and 11 (30%) were health care providers. The themes and subthemes generated from the qualitative analysis included product factors (subthemes: simplicity and product features, including availability and usability of alarms, portability, restricted access to medications, and storage capacity) and user factors (subthemes: sentiment, affordability, physical and cognitive capability, and technology literacy and learnability). CONCLUSIONS: Electronic medication adherence products have the potential to enable independent medication management in older adults. The choice of a particular product should be made after considering individual preferences for product features, affordability, and the sentiment of the users. Older adults, caregivers, and health care providers prefer electronic medication adherence products that are simple to set up and use, are portable, have easy-to-access medication compartments, are secure, and have adequate storage capacity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,175 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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