Development, implementation and real-life use assessment of HIBOOT: a smartphone application for safety, self-assessment and medication adherence for patients with inflammatory arthritis. A user-centred step-by-step approach.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mobile health applications (apps) are increasing in interest for enhancing patient self-management in rheumatology. However, few have been developed with the involvement of patients and health professionals and actually used by patients. Objective To develop and implement a mobile app for safety, self-assessment and medication adherence for patients with inflammatory arthritis treated with disease modifying anti-rheumatic drugs (DMARDs) and assess its real-life use. Methods A mixed qualitative-quantitative study including 42 and 344 patients, respectively, identified patients’ treatment practices and their use of health apps in general and their needs in terms of content and potential use. A multidisciplinary team including 7 rheumatologists, 3 patient association representatives and 4 members of a digital company developed the first version of the app with face-to-face meetings and patient feedback during the process. After the launch of the app, users’ feedback assessment included 7 patients and 3 rheumatologists. The number of app installations, current users, users’ requests and functionalities used were collected. Results Preliminary studies indicated numerous safety issues and needs for counselling, leading to the 6 functionalities of the app HIBOOT (OWL in English): a safety checklist before treatment administration, aid in daily life situations related to self-management and safety, treatment reminders, global well-being self-assessment, periodic counselling messages, and a diary to note comments and appointments. The app is free, with no personal data collection. The presentation is a friendly companion that interacts with the user. The content was based on the French recommendations for DMARD management, drug leaflets and public national health websites. HIBOOT was installed 20,500 times from 2017 to 2020, with 4300 regular current users and still increasing usage curves. The checklist, diary and queries on daily life situations were the most used functionalities. Overall, 18,000 requests were identified for information on safety or other patient matters over a 8-month period in 2020. Scores were 4.4/5 stars at Android and iOS stores. Conclusion HIBOOT is a free app for patients with inflammatory arthritis that was developed with a preliminary qualitative–quantitative study including patients during the process and has scientifically validated content. The number of current users is substantial. Future evaluation of the HIBOOT benefit is needed.
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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».