Evaluating the effectiveness of mobile applications on medication adherence for chronic conditions: Systematic Review and Meta-analysis (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Medication adherence is crucial in managing chronic conditions, yet only 50% of chronically ill patients take medications as prescribed, leading to poor health outcomes. Mobile applications include a variety of possible features that have the potential to support and improve medication adherence. OBJECTIVE The purpose of this systematic review was to evaluate the effectiveness of mobile applications in promoting medication adherence for patients managing chronic conditions. METHODS MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid) and Cochrane Central Register of Controlled Trials databases were searched for randomized controlled trails (RCTs) evaluating the effectiveness of mobile app interventions in improving medication adherence in patients with chronic conditions. Meta-analyses were performed on medication adherence scores, categorized by adherence measurement scale, and bias assessment was conducted using the Cochrane Risk of Bias tool. RESULTS This review included 14 RCTs published between 2014 to 2022, with sample sizes between 57 to 412 participants and the length of interventions ranging from 30 days to 12 months. A range of patient populations were evaluated in the included studies, including those with Parkinson’s disease, coronary heart disease, psoriasis, and hypertension, with the latter being the most common. All 14 studies reported that app interventions improved medication adherence and 10 RCTs demonstrated statistically significant improvement in medication adherence. Three separate sets of meta-analyses and difference in difference analyses were conducted on studies, categorized by the 3 scales used in individual studies: the 8-item Morisky Medication Adherence Scale, 4-item Morisky Medication Adherence Scale and percentage adherence scale. Each set of analyses demonstrated that app-based interventions improved medication adherence. CONCLUSIONS From the studies included in this review, mobile apps, designed for a range of conditions with a range of features, can improve medication adherence and may be a tool to successfully manage chronic conditions. CLINICALTRIAL PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42023488188
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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 | 0,020 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».