Exploring the Value of Real-Time Medication Adherence Monitoring: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Smart adherence products enable the monitoring of medication intake in real-time. However, the value of real-time medication intake monitoring to different stakeholders such as patients, their caregivers, clinicians, and insurers is not elucidated. The aim of this study was to explore the value different stakeholders place on the availability of smart adherence products and access to real-time medication intake data. A qualitative study design using semi-structured one-on-one virtual interviews was utilized. Schwartz's theory of values provided the foundation for the interview questions, data were analyzed using Braun and Clark's thematic analysis framework, and findings were mapped back to the constructs of Schwartz's theory of values. A total of 31 interviews with patients, caregivers, healthcare providers, and representatives of private or public insurance providers were conducted. Three themes and ten subthemes were identified. Themes included perceptions of integrating smart medication adherence technologies and real-time monitoring, technology adoption factors and data management. Stakeholders place different values based on the motivators and goals that can drive product use for daily medication management. Stakeholders valued the availability of real-time medication taking data that allow clinicians to make timely data-driven recommendations to their patients that may improve medication management for patients and reduce the caregiver burden.
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».