Effectiveness of a Mobile App (Meds@HOME) to Improve Medication Safety for Children With Medical Complexity: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study will pilot-test the mobile app, Medication Safety @HOME-Meds@HOME intervention to improve medication administration accuracy, reduce preventable adverse drug events, and ultimately improve chronic care management for children with medical complexity (CMC). The Meds@HOME app was co-designed with CMC families, secondary caregivers (SCGs), and health professionals to support medication management for primary caregivers (PCGs) and SCGs of CMC. We hypothesize that Meds@HOME will improve caregivers' medication administration accuracy, reduce preventable adverse drug events, and ultimately improve chronic care management. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness of Meds@HOME on medication administration accuracy for PCGs and SCGs. METHODS: This study will recruit up to 152 PCGs and 304 SCGs of CMC who are prescribed at least 1 scheduled high-risk medication and receive care at the University of Wisconsin American Family Children's Hospital. PCGs will be randomly assigned, for the 6-month trial, to either the control group (not trialing Meds@HOME) or the intervention group (trialing Meds@HOME) using 1:1 ratio. The Meds@HOME app allows caregivers to create a child profile, store medication and care instructions, and receive reminders for upcoming and overdue care routines and medication refills. Surveys completed both at the start and end of the trial measure demographics, medication delivery knowledge, confidence in the CMC's caregiving network, and comfort with medical information. Univariate and multivariate generalized estimation equations will be used for primary statistical analysis. The primary outcome is the PCG's rate of medication administration accuracy measured as correct identification of each of the following for a randomly selected high-risk medication: indication, formulation, dose, frequency, and route at baseline and after 6 months. Secondary outcomes include SCG medication administration accuracy (indication, formulation, dose, frequency, and route), count of University of Wisconsin hospital and emergency department encounters, PCG-reported medication adherence, count of deaths, and PCG medication confidence and understanding. RESULTS: Recruitment for this study began on November 29, 2023. As of May 15, 2024, we have enrolled 94/152 (62%) PCGs. We expect recruitment to end by August 1, 2024, and the final participant will complete the study by January 28, 2025, at which point we will start analyzing the complete responses. We expect publication of results at the end of 2025. CONCLUSIONS: The Meds@HOME mobile app provides a promising strategy for improving PCG medication safety for CMC who take high-risk medications. In addition, this protocol highlights novel procedures for recruiting SCGs of CMC. In the future, this app could be used more broadly across diverse caregiving networks to navigate complex medication routines and promote medication safety. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05816590; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05816590. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/60621.
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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 | 0,049 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,012 |
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 ».