A Mobile Medication Support App and Its Impact on People Living With HIV: 12-Week User Experience and Medication Compliance Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The continuity of care between hospital visits conducted through mobile apps creates new opportunities for people living with HIV in situations where face-to-face interventions are difficult. OBJECTIVE: This study investigated the user experience of a mobile medication support app and its impact on improving antiretroviral therapy compliance and facilitating teleconsultations between people living with HIV and medical staff. METHODS: Two clinics in Japan were invited to participate in a 12-week trial of the medication support app between July 27, 2018, and March 31, 2021. Medication compliance was assessed based on responses to scheduled medication reminders; users, including people living with HIV and medical staff, were asked to complete an in-app satisfaction survey to rate their level of satisfaction with the app and its specific features on a 5-point Likert scale. RESULTS: A total of 10 people living with HIV and 11 medical staff were included in this study. During the trial, the medication compliance rate was 90%, and the mean response rates to symptom and medication alerts were 73% and 76%, respectively. Overall, people living with HIV and medical staff were satisfied with the medication support app (agreement rate: mean 81% and 65%, respectively). Over 80% of medical staff and people living with HIV were satisfied with the ability to record medications taken (9/11 and 8/10 medical staff and people living with HIV, respectively), record symptoms of concern (10/11 and 8/10),and inquire about drug combinations (8/10, 10/10). And further, 90% of people living with HIV were satisfied with the function for communication with medical staff (9/10). CONCLUSIONS: Our preliminary results demonstrate the feasibility of the medication support app in improving medication compliance and enhancing communication between people living with HIV and medical staff.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».