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Enregistrement W4396564589 · doi:10.2196/50248

Effectiveness of a Multifaceted Mobile Health Intervention (Multi-Aid-Package) in Medication Adherence and Treatment Outcomes Among Patients With Hypertension in a Low- to Middle-Income Country: Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4396564589 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Arshed, Aidalina Mahmud, Halimatus Sakdiah Minhat, Poh Ying Lim, Rubeena Zakar

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedication adherenceMedicineIntervention (counseling)mHealthPhysical therapyGerontologyPsychological interventionPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The high prevalence of uncontrolled hypertension in Pakistan is predominantly attributed to poor medication adherence. As more than 137 million people in Pakistan use cell phones, a suitable mobile health (mHealth) intervention can be an effective tool to overcome poor medication adherence. OBJECTIVE: We sought to determine whether a novel mHealth intervention is useful in enhancing antihypertensive therapy adherence and treatment outcomes among patients with hypertension in a low- to middle-income country. METHODS: A 6-month parallel, single-blinded, superiority randomized controlled trial recruited 439 patients with hypertension with poor adherence to antihypertensive therapy and access to smartphones. An innovative, multifaceted mHealth intervention (Multi-Aid-Package), based on the Health Belief Model and containing reminders (written, audio, visual), infographics, video clips, educational content, and 24/7 individual support, was developed for the intervention group; the control group received standard care. The primary outcome was self-reported medication adherence measured using the Self-Efficacy for Appropriate Medication Adherence Scale (SEAMS) and pill counting; the secondary outcome was systolic blood pressure (SBP) change. Both outcomes were evaluated at baseline and 6 months. Technology acceptance feedback was also assessed at the end of the study. A generalized estimating equation was used to control the covariates associated with the probability of affecting adherence to antihypertensive medication. RESULTS: Of 439 participants, 423 (96.4%) completed the study. At 6 months post intervention, the median SEAMS score was statistically significantly higher in the intervention group compared to the controls (median 32, IQR 11 vs median 21, IQR 6; U=10,490, P<.001). Within the intervention group, there was an increase in the median SEAMS score by 12.5 points between baseline and 6 months (median 19.5, IQR 5 vs median 32, IQR 11; P<.001). Results of the pill-counting method showed an increase in adherent patients in the intervention group compared to the controls (83/220, 37.2% vs 2/219, 0.9%; P<.001), as well as within the intervention group (difference of n=83, 37.2% of patients, baseline vs 6 months; P<.001). There was a statistically significant difference in the SBP of 7 mmHg between the intervention and control groups (P<.001) at 6 months, a 4 mmHg reduction (P<.001) within the intervention group, and a 3 mmHg increase (P=.314) within the controls. Overall, the number of patients with uncontrolled hypertension decreased by 46 in the intervention group (baseline vs 6 months), but the control group remained unchanged. The variables groups (adjusted odds ratio [AOR] 1.714, 95% CI 2.387-3.825), time (AOR 1.837, 95% CI 1.625-2.754), and age (AOR 1.618, 95% CI 0.225-1.699) significantly contributed (P<.001) to medication adherence. Multi-Aid-Package received a 94.8% acceptability score. CONCLUSIONS: The novel Multi-Aid-Package is an effective mHealth intervention for enhancing medication adherence and treatment outcomes among patients with hypertension in a low- to middle-income country. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04577157; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04577157.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,379 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations26
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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