MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3198185367 · doi:10.2196/28784

A Smartphone App to Support Adherence to Inhaled Corticosteroids in Young Adults With Asthma: Multi-Methods Feasibility Study

2021· article· en· W3198185367 sur OpenAlexvenueno aff
Jane Murphy, Jenny McSharry, Lisa Hynes, Gerard J. Molloy

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityMedicineAsthmaThematic analysismHealthPsychological interventionYoung adultDescriptive statisticsPopulationPhysical therapyFamily medicineQualitative researchGerontologyNursingEnvironmental healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young adults with asthma often report low adherence to inhaled corticosteroids (ICS), leading to uncontrolled symptoms and poor disease outcomes. Technology-enabled digital supports such as mobile health (mHealth) asthma smartphone apps have the potential to support adherence to ICS and asthma self-management. There is a need for feasibility studies to determine the usability, acceptability, and feasibility of these interventions. In addition, it is essential to determine the feasibility of recruiting and retaining young adults to plan future efficacy and effectiveness trials and therefore, establish evidence-based asthma apps. OBJECTIVE: This study aimed to determine (1) the feasibility of recruiting and retaining young adults to a trial and (2) the usability, acceptability, and feasibility of using the AsthmaMD app to support adherence to ICS in a population of young adults living with asthma. METHODS: A multi-methods feasibility study was conducted. Young adults aged 18-30 years with asthma and current prescription for ICS were eligible and invited to take part through a university circular email, social media, and general practice sites. Participation involved completing a baseline self-report questionnaire, downloading and using the AsthmaMD app for 2 weeks, and completing the follow-up assessment, including self-report and open-ended questions about participants' experience of using the app. Primary outcomes included participant recruitment and retention and the usability, acceptability, and feasibility of using AsthmaMD. Quantitative self-report data were analyzed using descriptive statistics, and qualitative open-ended data were analyzed using inductive reflexive thematic analysis. RESULTS: A total of 122 young adults (females, n=101, 82.8%) with a mean age of 24.4 (SD 3.8) years were recruited and they completed baseline measures. Of the 122 young adults, 59 (48.4%) completed the study. The AsthmaMD app received a mean score of 63.1/100 (SD 20.1) on the System Usability Scale (ie, a standardized measure of usability for technology-based apps), and an overall user satisfaction score of 5.8/10 (SD 2.2). Of the 59 participants who completed the study, 49 (83%) participants used the app ≥1 day per week. Two main themes were identified in the qualitative analysis of user experiences: (1) learning how to use the app to suit the individual and (2) benefits and relevance of using the app. CONCLUSIONS: The findings from this study indicate that it is feasible to recruit and retain young adults to examine efficacy and effectiveness in a future trial and that young adults living with asthma may find AsthmaMD to be usable, acceptable, and feasible to support adherence to ICS. Our findings also identified opportunities to further optimize the usability of AsthmaMD and similar apps. Based on our findings, we recommend providing more accessible information on how to use the app and replacing medical terminology with simplified language within the app to improve usability. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN11295269; https://www.isrctn.com/ISRCTN11295269.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,385 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetAsthma and respiratory diseasesTravaux en français237 207