Patient Engagement With and Perspectives on a Mobile Health Home Spirometry Intervention: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient engagement attrition in mobile health (mHealth) remote patient monitoring (RPM) programs decreases program benefits. Systemic disparities lead to inequities in RPM adoption and use. There is an urgent need to understand patients' experiences with RPM in the real world, especially for patients who have stopped using the programs, as addressing issues faced by patients can increase the value of mHealth for patients and subsequently decrease attrition. OBJECTIVE: This study sought to understand patient engagement and experiences in an RPM mHealth intervention in lung transplant recipients. METHODS: Between May 4, 2020, and November 1, 2022, a total of 601 lung transplant recipients were enrolled in an mHealth RPM intervention to monitor lung function. The predictors of patient engagement were evaluated using multivariable logistic and linear regression. Semistructured interviews were conducted with 6 of 39 patients who had engaged in the first month but stopped using the program, and common themes were identified. RESULTS: Patients who underwent transplant more than 1 year before enrollment in the program had 84% lower odds of engaging (odds ratio [OR] 0.16, 95% CI 0.07-0.35), 82% lower odds of submitting pulmonary function measurements (OR 0.18, 95% CI 0.09-0.33), and 78% lower odds of completing symptom checklists (OR 0.22, 95% CI 0.10-0.43). Patients whose primary language was not English had 78% lower odds of engaging compared to English speakers (OR 0.22, 95% CI 0.07-0.67). Interviews revealed 4 prominent themes: challenges with devices, communication breakdowns, a desire for more personal interactions and specific feedback with the care team about their results, understanding the purpose of the chat, and understanding how their data are used. CONCLUSIONS: Care delivery and patient experiences with RPM in lung transplant mHealth can be improved and made more equitable by tailoring outreach and enhancements toward non-English speakers and patients with a longer time between transplant and enrollment. Attention to designing programs to provide personalization through supplementary provider contact, education, and information transparency may decrease attrition rates.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».