Tracking Lower Urinary Tract Symptoms and Tamsulosin Side Effects Among Older Men Using a Mobile App (PERSONAL): Feasibility and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continuous α1a-blockade is the first-line treatment for lower urinary tract symptoms (LUTS) among older men with suspected benign prostatic hyperplasia. Variable efficacy and safety for individual men necessitate a more personalized, data-driven approach to prescribing and deprescribing tamsulosin for LUTS in older men. OBJECTIVE: We aim to evaluate the feasibility and usability of the PERSONAL (Placebo-Controlled, Randomized, Patient-Selected Outcomes, N-of-1 Trials) mobile app for tracking daily LUTS severity and medication side effects among older men receiving chronic tamsulosin therapy. METHODS: We recruited patients from the University of California, San Francisco health care system to participate in a 2-week pilot study. The primary objectives were to assess recruitment feasibility, study completion rates, frequency of symptom tracking, duration of tracking sessions, and app usability rankings measured using a follow-up survey. As secondary outcomes, we evaluated whether daily symptom tracking led to changes in LUTS severity, perceptions of tamsulosin, overall quality of life, medication adherence between baseline and follow-up surveys, and perceived app utility. RESULTS: We enrolled 19 men within 23 days, and 100% (19/19) of the participants completed the study. Each participant selected a unique combination of symptoms to track and recorded data in the PERSONAL app, with a median daily completion rate of 79% (11/14 days). The median duration of the app session was 44 (IQR 33) seconds. On a scale of 1 (strongly disagree) to 5 (strongly agree), the participants reported that the PERSONAL app was easy to use (mean 4.3, SD 1.0), that others could learn to use it quickly (mean 4.2, SD 0.9), and that they felt confident using the app (mean 4.4, SD 0.8). LUTS severity, quality of life, and medication adherence remained unchanged after the 2-week study period. Fewer men were satisfied with tamsulosin after using the app (14/19, 74% vs 17/19, 89% at baseline), although the perceived benefit from tamsulosin remained unchanged (18/19, 95% at baseline and at follow-up). In total, 58% (11/19) of the participants agreed that the PERSONAL app could help people like them manage their urinary symptoms. CONCLUSIONS: This pilot study demonstrated the high feasibility and usability of the PERSONAL mobile app to track patient-selected urinary symptoms and medication side effects among older men taking tamsulosin to manage LUTS. We observed that daily symptom monitoring had no adverse effects on the secondary outcomes. This proof-of-concept study establishes a framework for future mobile app studies, such as digital n-of-1 trials, to collect comprehensive individual-level data for personalized LUTS management in older men.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».