Digital Medicine System in Veterans With Severe Mental Illness: Feasibility and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suboptimal medication adherence is a significant problem for patients with serious mental illness. Measuring medication adherence through subjective and objective measures can be challenging, time-consuming, and inaccurate. OBJECTIVE: The primary purpose of this feasibility and acceptability study was to evaluate the impact of a digital medicine system (DMS) among Veterans (patients) with serious mental illness as compared with treatment as usual (TAU) on medication adherence. METHODS: This open-label, 2-site, provider-randomized trial assessed aripiprazole refill adherence in Veterans with schizophrenia, schizoaffective disorder, bipolar disorder, or major depressive disorder. We randomized 26 providers such that their patients either received TAU or DMS for a period of 90 days. Semistructured interviews with patients and providers were used to examine the feasibility and acceptability of using the DMS. RESULTS: We enrolled 46 patients across 2 Veterans Health Administration sites: 21 (46%) in DMS and 25 (54%) in TAU. There was no difference in the proportion of days covered by medication refill over 3 and 6 months (0.82, SD 0.24 and 0.75, SD 0.26 in DMS vs 0.86, SD 0.19 and 0.82, SD 0.21 in TAU, respectively). The DMS arm had 0.85 (SD 0.20) proportion of days covered during the period they were engaged with the DMS (mean 144, SD 100 days). Interviews with patients (n=14) and providers (n=5) elicited themes salient to using the DMS. Patient findings described the positive impact of the DMS on medication adherence, challenges with the DMS patch connectivity and skin irritation, and challenges with the DMS app that affected overall use. Providers described an overall interest in using a DMS as an objective measure to support medication adherence in their patients. However, providers described challenges with the DMS dashboard and integrating DMS data into their workflow, which decreased the usability of the DMS for providers. CONCLUSIONS: There was no observed difference in refill rates. Among those who engaged in the DMS arm, the proportion of days covered by refills were relatively high (mean 0.85, SD 0.20). The qualitative analyses highlighted areas for further refinement of the DMS. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03881449; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03881449.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».