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Enregistrement W4407894288 · doi:10.2196/66847

Supporting Medication Adherence in Pediatric Patients Undergoing Hematopoietic Stem Cell Transplant Using the BMT4me mHealth App: Mixed Methods Usability Study

2025· article· en· W4407894288 sur OpenAlexvenueno aff
Mariam Kochashvili, Parishma Guttoo, Emre Sezgın, Ahna L. H. Pai, Rajinder Bajwa, Wendy Landier, Cynthia A. Gerhardt, Micah Skeens

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing Research
Mots-clésUsabilityPreprintmHealthHematopoietic stem cellMedicineMedication adherenceStem cellWorld Wide WebHaematopoiesisInternal medicineComputer scienceOperating systemNursingPsychological interventionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Due to multifaceted outpatient regimens, children receiving hematopoietic stem cell transplants (HCTs) are at high risk of medication nonadherence, leading to life-threatening complications. Mobile health (mHealth) interventions have proven effective in improving adherence in various pediatric conditions; however, adherence intervention literature on HCT is limited. Objective: This study aimed to assess the usability of a mHealth intervention (BMT4me) designed to serve as a real-time, personalized tool for medication management or adherence, symptom tracking, and journal keeping. Methods: Following a mixed methods approach, 14 caregivers (n=11, 79% female; n=10, 71% White) of children aged 2-18 (mean age 8.51, SD 5.18) years in the acute phase (first 100 d) post-HCT were recruited. Caregivers were asked to use the BMT4me app for 100 days or until weaning of the immunosuppressant medications to measure usability. The System Usability Scale (assessing functionality and acceptability), reaction cards (assessing desirability), caregiver satisfaction (assessing satisfaction) with the app, and semistructured interviews (assessing participant experience using the app and feedback regarding features) were conducted at two time points, at enrollment and study completion. Results: The mean System Usability Scale score was 86.15 (SD 12.81) at enrollment and 73.13 (SD 16.13) at study completion, with most participants reporting the app easy to use and accepable during both time points. At enrollment, 80% (n=12) of caregivers reported that the app was effective in motivating them to stay on schedule, and 87% (n=13) indicated they would recommend it to others. At study completion, 75% (n=6) of caregivers found the app helpful for tracking their child's medication schedule, and 64% (n=5) would recommend it to others. Caregivers described the app as "accessible," "useful," and "valuable." Qualitative interviews during both time points revealed caregivers' positive reactions to the app, particularly regarding medication reminders, tracking symptoms, and notes features, while also providing suggestions for improvements, such as integrating the BMT4me app with electronic medical records, incorporating educational content, adding fields for recording vital signs, and important phone numbers. Conclusions: The BMT4me app demonstrated promising usability as a mHealth intervention among pediatric patients undergoing HCT. Caregivers considered the app user-friendly and valuable, with positive feedback on its features, such as medication reminders and symptom tracking. Despite minor reported issues with app functionality, the overall acceptance of the app suggests its potential to support families in managing complex treatment. The findings from this study will inform the feasibility of testing in larger randomized controlled trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,377 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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