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Enregistrement W4286489435 · doi:10.2196/39098

An mHealth App to Promote Adherence to Immunosuppressant Medication and Track Symptoms in Children After Hematopoietic Stem Cell Transplant: Protocol for a Mixed Methods Usability Study

2022· article· en· W4286489435 sur OpenAlexvenueno aff
Micah Skeens, Emre Sezgın, Jack Stevens, Wendy Landier, Ahna L. H. Pai, Cynthia A. Gerhardt

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing Research
Mots-clésUsabilitymHealthMedicinePsychological interventionContext (archaeology)Protocol (science)PopulationHealth careNursingAlternative medicineComputer scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United States, poor adherence accounts for up to 70% of all medication-related hospital admissions, resulting in $100 billion in health care costs annually. In pediatrics, adherence is largely dependent on caregivers. In a high-risk hematopoietic stem cell transplant (HSCT) population, caregivers are isolated with their child due to infection risk and must manage challenging treatment regimens at home, often with limited time and support. Complex behavioral interventions, typically employed to address adherence, are difficult to deliver and manage in the context of these daily tasks. The most successful adherence interventions, and thus improved clinical outcomes, have included mobile health (mHealth) reminder approaches and a direct measure of adherence. OBJECTIVE: This is a 3-phase project, with this protocol describing phase 2, to determine the usability and feasibility of an mHealth app (BMT4me) designed to promote adherence to immunosuppressant medication and to track symptoms among children who received HSCT. METHODS: This study uses an iterative convergent mixed methods design to develop and assess the usability and feasibility of an adherence digital health intervention. We will recruit 15 caregivers of pediatric patients receiving HSCT to complete user testing. Qualitative and quantitative data will be integrated to enhance and expand upon study findings. RESULTS: Enrollment began in September 2021 and is ongoing. A total of 7 caregivers have enrolled. We anticipate completion by fall 2022. We anticipate high usability scores and a better understanding of unique features within the app that are needed for HSCT families post transplant. To date, usability scores among enrolled participants are greater than 70%. Feedback from qualitative interviews is being used to further adapt the app by adding specific weekly logs, call provider options, and voice to text. CONCLUSIONS: This protocol describes a mixed methods usability and feasibility study to develop and implement a smartphone app for caregivers of children receiving HSCT. The app was designed to improve immunosuppressant adherence and to track symptoms in the acute phase post discharge. Study findings will inform further refinement of the app and the feasibility of a pilot randomized controlled trial examining efficacy on clinical outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04976933; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04976933. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/39098.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,008

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,560
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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