Satisfaction and Usability of a Commercially Available Medication Adherence App (Medisafe) Among Medically Underserved Patients With Chronic Illnesses: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research supports the use of mobile phone apps to promote medication adherence, but the use of and satisfaction with these apps among medically underserved patients with chronic illnesses remain unclear. OBJECTIVE: This study reports on the overall use of and satisfaction with a medication adherence app (Medisafe) in a medically underserved population. METHODS: Medically underserved adults who received care for one or more chronic illnesses at a federally qualified health center (FQHC) were randomized to an intervention group in a larger randomized controlled trial and used the app for 1 month (n=30), after which they completed a web-based survey. Objective data on app usage were provided as secondary data by the app company. RESULTS: The participants were very satisfied with the app, with all participants (30/30, 100%) somewhat or strongly agreeing that they would recommend the app to family and friends. Participants strongly agreed (28/30, 93%) that the reminders helped them remember to take their medications at the correct time each day, and they (28/30, 93%) found the app easy to use. Additional features accessed by some included educational features and the adherence report. Participants noted the helpfulness of having a medication list on their phones, and some used it during medication reconciliation at doctor visits. Use of the Medfriend feature, which alerts a social support person if a medication is missed, was low (n=2), but those who used it were very positive about the feature. CONCLUSIONS: A commercially available medication adherence app was found to be useful by participants, and they were satisfied with the app and the additional features provided. The use of medication adherence mobile phone apps has the potential to positively influence chronic disease management in a medically underserved population on a large scale. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05098743; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05098743.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».