Designing an App for Immunosuppression Adherence and Communication: A Qualitative Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunosuppression nonadherence may be the most important factor limiting long-term allograft survival. OBJECTIVE: Following user-centered design, we explored the essential priorities and preferences of kidney transplant recipients and healthcare providers (HCP) to inform development of a smartphone app to improve immunosuppression adherence and communication. DESIGN: A qualitative descriptive research design was used. SETTING: The University of Alberta Hospital adult kidney transplant program in Edmonton, Canada. PARTICIPANTS: Participants were recruited by convenience sampling and included 32 kidney transplant recipients and 11 HCPs. METHODS: Seven focus groups (5 with recipients and 2 with HCPs) were conducted to inform app development. Sessions were recorded, and transcripts were coded to elucidate themes. RESULTS: App development to improve adherence was not a priority for HCP. Recipients prioritized choice: that all features be optional. Recipients preferred support while traveling; access to laboratory results; and use by younger or newly transplanted recipients. Both recipients and HCP preferred linkage to pharmacy; and self-management and accountability.For the app to improve communication, HCPs believed the priorities to be addressed included: clarity on scope of app; legal, ethical, and professional obligations; and charting. Both recipients and HCP prioritized HCP workload, and broader medication and health concerns. Healthcare providers preferred tech support; both recipients and HCPs preferred app access for nontransplant HCP. LIMITATIONS: Limitations include underrepresentation of physicians, recipients with racial/ethnic diversity, and potential selection bias of transplant recipients who perceived themselves to be adhering to immunosuppression medications. CONCLUSION: Future research is needed for the app to become a comprehensive, secure platform for broader communication between recipients and HCP, pharmacies, and nontransplant clinicians while streamlining HCP workload.
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 | 0,030 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».