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Enregistrement W4390995273 · doi:10.2196/50528

A Mobile Applet for Assessing Medication Adherence and Managing Adverse Drug Reactions Among Patients With Cancer: Usability and Utility Study

2024· article· en· W4390995273 sur OpenAlexvenueno aff
Chenxu Ni, Yi-fu Wang, Yunting Zhang, Min Yuan, Qing Xu, Fu‐Ming Shen, Dongjie Li, Fang Huang

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Pharmaceutical Association
Mots-clésUsabilityJava appletMedicineDrugAdverse effectOncologyInternal medicinePharmacologyComputer scienceHuman–computer interactionJava

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication adherence and the management of adverse drug reactions (ADRs) are crucial to the efficacy of antitumor drugs. A WeChat applet, also known as a "Mini Program," is similar to the app but has marked advantages. The development and use of a WeChat applet makes follow-up convenient for patients with cancer. OBJECTIVE: This study aimed to assess the usability and utility of a newly developed WeChat applet, "DolphinCare," among patients with cancer in Shanghai. METHODS: A qualitative methodology was used to obtain an in-depth understanding of the experiences of patients with cancer when using DolphinCare from the usability and utility aspects. The development phase consisted of 2 parts: alpha and beta testing. Alpha testing combined the theory of the Fogg Behavior Model and the usability model. Alpha testing also involved testing the design of DolphinCare using a conceptual framework, which included factors that could affect medication adherence and ADRs. Beta testing was conducted using in-depth interviews. In-depth interviews allowed us to assist the patients in using DolphinCare and understand whether they liked or disliked DolphinCare and found it useful. RESULTS: We included participants who had an eHealth Literacy Scale (eHEALS) score of ≥50%, and a total of 20 participants were interviewed consecutively. The key positive motivators described by interviewers were to be reminded to take their medications and to alleviate their ADRs. The majority of the patients were able to activate and use DolphinCare by themselves. Most patients indicated that their trigger to follow-up DolphinCare was the recommendation of their known and trusted health care professionals. All participants found that labels containing the generic names of their medication and the medication reminders were useful, including timed pop-up push notifications and text alerts. The applet presented the corresponding information collection forms of ADRs to the patient to fill out. The web-based consultation system enables patients to consult pharmacists or physicians in time when they have doubts about medications or have ADRs. The applet had usabilities and utilities that could improve medication adherence and the management of ADRs among patients with cancer. CONCLUSIONS: This study provides preliminary evidence regarding the usability and utility of this type of WeChat applet among patients with cancer, which is expected to be promoted for managing follow-up among other patients with other chronic disease.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,453
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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