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Enregistrement W4394064825 · doi:10.2196/47996

Digital Adherence Technologies Linked to Mobile Money Incentives for Medication Adherence Among People Living With Tuberculosis: Mixed Methods Feasibility and Acceptability Study

2024· article· en· W4394064825 sur OpenAlexvenueno aff
Angella Musiimenta, Wilson Tumuhimbise, Esther C. Atukunda, Aaron Mugaba, Sebastian Linnemayr, Jessica E. Haberer

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentFogarty International CenterNational Institute of Mental Health
Mots-clésMedication adherenceIncentiveTuberculosisBusinessInternet privacyMedicineComputer scienceInternal medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complementing digital adherence technologies (DATs) with mobile money incentives may improve their utility in supporting tuberculosis medication adherence, yet the feasibility and acceptability of this integrated approach remain unclear. OBJECTIVE: This study aims to describe the feasibility and acceptability of a novel DAT intervention called My Mobile Wallet composed of real-time adherence monitoring, SMS text message reminders, and mobile money incentives for tuberculosis medication adherence in a low-income setting. METHODS: We purposively recruited people living with tuberculosis from the Mbarara Regional Referral Hospital in Mbarara, Uganda, who (1) were starting tuberculosis treatment at enrollment or within the past 4 weeks, (2) owned a mobile phone, (3) were able to use SMS test messaging, (4) were aged ≥18 years, and (5) were living in Mbarara district. At study exit (month 6), we used interviews and questionnaires informed by the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) to collect feasibility and acceptability data, reflecting patients' experiences of using each component of My Mobile Wallet. Feasibility also included tracking the functionality of the adherence monitor (ie, an electronic pillbox) as well as SMS text message and mobile money delivery. We used a content analytical approach to inductively analyze qualitative data and Stata (version 13; StataCorp LLC) to analyze quantitative data. RESULTS: All 39 participants reported that the intervention was feasible because it was easy for them to use (eg, access and read SMS text messages) and worked as expected. Almost all SMS text messages (6880/7064, 97.4%) were sent as planned. The transmission of adherence data from the monitor worked well, with 98.37% (5682/5776) of the data transmitted as planned. All participants additionally reported that the intervention was acceptable because it helped them take their tuberculosis medication as prescribed; the mobile money incentives relieved them of tuberculosis-related financial burdens; SMS text message reminders and electronic pillbox-based alarms reminded them to take their medication on time; and participants perceived real-time adherence monitoring as "being watched" while taking their medication, which encouraged them to take their medication on time to demonstrate their commitment. The intervention was perceived as a sign of care, which eventually created emotional support and a sense of connectedness to health care. Participants preferred daily SMS text message reminders (32/39, 82%) to reminders linked to missed doses (7/39, 18%), citing the fact that tuberculosis medication is taken daily. CONCLUSIONS: The use of real-time adherence monitoring linked to SMS text message reminders and mobile money incentives for tuberculosis medication adherence was feasible and acceptable in a low-resource setting where poverty-based structural barriers heavily constrain tuberculosis treatment and care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,404 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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