Development of a clinician guide for electronic medication adherence products in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: The ability to manage medications independently may be affected in older adults due to physical and cognitive limitations. Numerous electronic medication adherence products (eMAPs) are available to aid medication management. Unfortunately, there are no available guidelines to support clinicians in recommending eMAPs. The objective of this study was to create and validate a clinician tool to guide use of eMAPs. Methods: Pharmacists who previously tested the usability of the eMAPs participated in a focus group to provide feedback on 5 metrics of the clinician guide: unassisted task completion, efficiency, usability, workload and an overall eMAP score. Participants were asked semistructured questions on how they would use the tool to inform recommendations of medication aids to patients. The discussions were audio-recorded and transcribed verbatim and qualitatively analyzed. The clinician guide was modified to reflect feedback. Results: Five pharmacists (80% female, mean years of practice: 15.8) participated in the focus group. The clinician guide was modified by removing 2 metrics and adding an additional 8 metrics: maximum number of alarms, number of days the product can accommodate for based on a daily dosing regimen, price, monthly subscription, portability, locking feature, average time to set the device and number of steps required to set the device. The definition and calculation for unassisted task completion were modified. Additional instructions and specific patient case examples were also included in the final clinician guide. Conclusion: Since significant variability exists between eMAPs, it is imperative to have a tool for frontline clinicians to use when appropriately recommending the use of these products for medication management in older adults.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».