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Enregistrement W4390922828 · doi:10.2196/54530

Feasibility of Using Text Messaging to Identify and Assist Patients With Hypertension With Health-Related Social Needs: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4390922828 sur OpenAlexvenueno aff
Aryn Kormanis, Selina Quinones, Corey Obermiller, Nancy Denizard‐Thompson, Deepak Palakshappa

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineHealth careSocial mediaFamily medicineCross-sectional studySocial determinants of healthShort Message ServiceSocial supportGerontologyPublic healthNursingPsychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health-related social needs are associated with poor health outcomes, increased acute health care use, and impaired chronic disease management. Given these negative outcomes, an increasing number of national health care organizations have recommended that the health system screen and address unmet health-related social needs as a routine part of clinical care, but there are limited data on how to implement social needs screening in clinical settings to improve the management of chronic diseases such as hypertension. SMS text messaging could be an effective and efficient approach to screen patients; however, there are limited data on the feasibility of using it. OBJECTIVE: We conducted a cross-sectional study of patients with hypertension to determine the feasibility of using SMS text messaging to screen patients for unmet health-related social needs. METHODS: We randomly selected 200 patients (≥18 years) from 1 academic health system. Patients were included if they were seen at one of 17 primary care clinics that were part of the academic health system and located in Forsyth County, North Carolina. We limited the sample to patients seen in one of these clinics to provide tailored information about local community-based resources. To ensure that the participants were still patients within the clinic, we only included those who had a visit in the previous 3 months. The SMS text message included a link to 6 questions regarding food, housing, and transportation. Patients who screened positive and were interested received a subsequent message with information about local resources. We assessed the proportion of patients who completed the questions. We also evaluated for the differences in the demographics between patients who completed the questions and those who did not using bivariate analyses. RESULTS: Of the 200 patients, the majority were female (n=109, 54.5%), non-Hispanic White (n=114, 57.0%), and received commercial insurance (n=105, 52.5%). There were no significant differences in demographics between the 4446 patients who were eligible and the 200 randomly selected patients. Of the 200 patients included, the SMS text message was unable to be delivered to 9 (4.5%) patients and 17 (8.5%) completed the social needs questionnaire. We did not observe a significant difference in the demographic characteristics of patients who did versus did not complete the questionnaire. Of the 17, a total of 5 (29.4%) reported at least 1 unmet need, but only 2 chose to receive resource information. CONCLUSIONS: We found that only 8.5% (n=17) of patients completed a SMS text message-based health-related social needs questionnaire. SMS text messaging may not be feasible as a single modality to screen patients in this population. Future research should evaluate if SMS text message-based social needs screening is feasible in other populations or effective when paired with other screening modalities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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