Mobile Health App as an Auxiliary Tool in Management of Atopic Dermatitis in Children: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mobile health apps can boost treatment adherence and support disease management at home. The Atopic App and web-based Atopic School patient education program offer a chance to enhance adherence to atopic dermatitis (AD) management. Objective: We aim to evaluate the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of the Atopic App mobile health intervention in the managing of AD in children. Methods: A randomized controlled study in children with AD divided participants into 3 groups: a control group (no app), an observational group with the app, and an interventional group with investigator supervision. Patients were examined at screening and follow-up visits 1 and 2 at 3-month intervals. Outcome measures included SCORAD (Scoring Atopic Dermatitis) for objective severity and Patient-Oriented Eczema Measure (POEM) for subjective effectiveness. Statistical analysis used paired t tests (2-tailed), the Mann-Whitney U test, and multiple regression. Results: Fifty-eight participants entered this study (38 boys and 20 girls): group 1 (control) comprised 17 patients, while experimental groups 2 and 3 consisted of 20 and 21 patients, respectively. The rates of missed appointments were similar and statistically insignificant across the groups. All groups showed a significant decrease in SCORAD and POEM scores (P<.05). Usage of the app for ≥8 days showed a more significant decrease in severity scores compared to those who used it for ≤7 days, or did not use it at all. Participants who used the app for ≥8 days had a median SCORAD of 6.25 (95% CI 4.6-14.1; IQR 4-16.3) at visit 1, significantly lower than nonusers (17.9, 95% CI 13.9-24.0; IQR 13.9-24; P=.03) and those using it ≤7 days (13, 95% CI 9.35-27; IQR 7.2-27; P=.04). Their median POEM of 2 (95% CI 1.0-4.5; IQR 1-5.3) was also significantly lower than those using the app ≤7 days (9, 95% CI 2-12; IQR 2-12; P=.04) and lower, though not significantly, than nonusers (7, 95% CI 1-9; IQR 1-9; P=.14). Additionally, using the Atopic App for ≥8 days after the screening visit strongly predicted a decrease in both SCORAD and POEM scores (P=.01 and P=.04, respectively). The time since the screening visit significantly predicted increased outcome scores, while prescriptions of topical calcineurin inhibitors, oral antihistamines, and oral antibiotics were weak and insignificant predictors of score changes. Conclusions: Our findings indicate that the Atopic App is helpful tool in managing AD in children, and they underscore the potential of mobile health interventions in the disease management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».