Use of an Ingestible, Sensor-Based Digital Adherence System to Strengthen the Therapeutic Relationship in Serious Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
Serious mental illness is a chronic condition that requires long-term pharmacological treatment. Adherence to oral antipsychotic medication has specific nuances that affects patients and physicians alike. For patients with serious mental illness, nonadherence increases their risk of hospitalization and relapse. Nonadherence is a formidable barrier for physicians in accurately assessing medication efficacy and helping patients achieve their fullest potential. A digital adherence system approved by the Food and Drug Administration can provide near-real time aripiprazole ingestion information. The system records ingestions through an embedded ingestible sensor in oral aripiprazole, which sends a transient local signal to a patch worn on the patient's torso that is then stored on a paired smartphone app. With patient permission, these data can be viewed remotely by their physician, along with a patient's mood, activity, and time spent resting. Such data are able to do the following: reveal broad patterns of medication adherence behavior to the patient as well as their physician; help physicians and patients understand and create more realistic expectations for adherence; promote discussion of treatment options; and minimize therapeutic appointment time devoted to determining actual adherence, thereby maximizing the time available to address each patient's distinctive reasons for their adherence pattern. Crucially, extra time created during appointments can be used to strengthen the therapeutic relationship, which may translate into both improvements in adherence and patient attitude toward their medication. Future investigations are needed to examine how this technology impacts the development of training and best practice guidelines for its use. Otherwise, the potential benefits of this technology may be lost, or worse, inadequate and inappropriate use may harm the therapeutic relationship.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».