Assessing Parents’ Needs in Using Phone Applications to Improve Medication Adherence in an Outpatient Pediatric Oncology Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor adherence in pediatric oncology leads to significant morbidity and mortality. Currently used medication reminder aids have shown little to no benefit in improving adherence. Phone applications (apps) have demonstrated improved adherence in recent studies involving the adult and pediatric patients. At this time, no pediatric oncology center is recommending a particular phone app. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the proportion of parents of pediatric oncology patients interested in using a phone app for medication reminders and desired features. METHODS: In this single-center observational trial, 45 questionnaires were completed by parents accompanying their child at a pediatric oncology center. See Supplemental Digital Content 1 (http://links.lww.com/JPHO/A327) for a copy of the questionnaire. Participants had a child on active cancer treatment and were able to read and write English. Primary outcomes included a number of parents currently using a phone app, the number of parents interested in using a phone app, main reasons for not using a phone app and desired phone app features. RESULTS: Overall, 95.6% of parents had never used a phone app to aid in medication adherence. Over 85% of these parents were highly interested in using a phone app, but most were not aware of available phone apps to use (57.1%). Desired features included: refill notifications, tracking doses administered, personalizable medication schedule, free of charge, no advertisements, ability to input special instructions, use on multiple devices, unique alarms, tracking child's results, and privacy protection. CONCLUSIONS: A majority of parents at an outpatient pediatric oncology clinic were interested in using a phone app to assist in medication adherence but were unaware of an available phone app. An ideal criteria list was created with 10 desired features to evaluate available phone apps that may be recommended for this population. Further studies are needed to evaluate if phone apps recommended by this tool improve adherence.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».