A Brief Training Program to Support the Use of a Digital Pill System for Medication Adherence: Pilot Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital pill systems (DPSs), which comprise ingestible radiofrequency sensors integrated into a gelatin capsule that overencapsulates a medication, can directly measure ingestion events. OBJECTIVE: Teaching users to operate a DPS is vital to ensure the collection of actionable ingestion and adherence data. In this study, we aim to develop and pilot a training program, grounded in the Technology Acceptance Model, to instruct individuals on DPS operation. METHODS: A two-part training program, comprising in-person and text message-based components, was used with HIV-negative men who have sex with men with nonalcohol substance use, who had enrolled in a 90-day pilot demonstration study using the DPS to measure adherence to pre-exposure prophylaxis. We assessed the number of responses to text check-ins, the number and types of episodes where technical support was requested, the resolutions of such issues, and engagement with the program over the study period. Participant feedback on the program was evaluated through qualitative user experience interviews. RESULTS: A total of 15 participants were enrolled in and completed the program. Seven technical challenges related to DPS operations were reported across 5 participants. Most commonly, participants requested support connecting the wearable Reader device with their smartphone, charging the Reader, and operating the mobile app. A total of 6 issues were resolved asynchronously or in real time via phone; 1 required in-person evaluation and resolution. Preliminary qualitative findings indicate that both the in-person and remote follow-up components of the training program were perceived as acceptable. Suggested improvements included repeated DPS refresher sessions at in-person follow-up visits and enhanced written materials for the independent resolution of technological issues. CONCLUSIONS: A brief two-part DPS training program, drawing from individuals' experiences and from the Technology Acceptance Model, can provide valuable insights for users. The program also identifies and addresses several areas of actual or potential challenges related to operating a DPS and allows for the resolution of such issues within the first week of DPS use.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».