Efficacy of a Smartphone App in Enhancing Medication Adherence and Accuracy in Individuals With Schizophrenia During the COVID-19 Pandemic: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor medication adherence or inaccuracy in taking prescribed medications plays an important role in the recurrence or worsening of psychiatric symptoms in patients with schizophrenia, and the COVID-19 pandemic impacted their medication adherence with exacerbated symptoms or relapse. The use of mobile health services increased during the COVID-19 pandemic, and their role in improving mental health is becoming clearer. OBJECTIVE: This study aimed to explore the effectiveness of a smartphone app (MedAdhere) on medication adherence and accuracy among patients with schizophrenia and to measure their psychiatric symptoms and cognitive functions. METHODS: In this 12-week experimental study, participants were provided interventions with the MedAdhere app, and data were collected between June 2021 and September 2022. A total of 105 participants were randomly assigned to either the experimental or control groups. We used the Positive and Negative Syndrome Scale and Mini-Mental State Examination to measure the participants' psychiatric symptoms and cognitive functions. Generalized estimating equations were used for data analysis. RESULTS: A total of 94 participants met the inclusion criteria and completed the protocol, and the medication adherence rate of the experimental group was 94.72% (2785/2940) during the intervention. Psychotic symptoms (positive, negative, and general psychopathology symptoms) and cognitive functions (memory, language, and executive function) were significantly improved in the experimental group compared to the control group after the intervention. CONCLUSIONS: The MedAdhere app effectively and significantly improved medication adherence and, thereby, the psychiatric symptoms of patients with schizophrenia. This artificial intelligence assisted app could be extended to all patients who need to be reminded to take medication on schedule. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05892120; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05892120.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».