The Usability, Acceptability, and Functionality of Smart Oral Multidose Dispensing Systems for Medication Adherence: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication non-adherence is a leading cause of non-optimal disease management, resulting in poor health outcomes, poor quality of life, and increased healthcare costs. Smart oral multidose dispensing systems (SOMDS) are being developed to address non-adherence; however, little is known about their integration into daily use by patients. METHODS: Using Arksey and O'Malley's scoping review framework, relevant literature was searched for in electronic databases (PubMed, EMBASE, International Pharmaceutical Abstracts, and Scopus). Observational and interventional studies reporting the integration and impact on adherence from SOMDS in adults ≥18 years and published after 1960 were included. RESULTS: Thirteen articles including one case study, 8 cohort studies, and 4 randomized trials were eligible. SOMDS included smart blister packaging, automated dispensers, and electronic medication trays. The number of medications dispensed per SOMDS was one (n = 3), >1 (n = 2), placebo (n = 1) and not reported (n = 7). Reported outcomes included impact on medication adherence (n = 3), integration (n = 2) and both parameters (n = 8). CONCLUSION: Although most studies reported that SOMDS appear usable, there was significant variability in the SOMDS types, patient populations, medication adherence definitions, and measurements; impacting the interpretation of results. Future studies should be designed to address effectiveness of SOMDS on medication adherence in patients with multi-drug therapy and the utilization of real-time adherence data for informing clinical decision making.
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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 | 0,023 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».