Benefits and Barriers to mHealth in Hypertension Care: Qualitative Study With German Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health technologies, particularly mobile health (mHealth) apps and wearable devices, have emerged as crucial assets in the battle against hypertension. By enabling lifestyle modifications, facilitating home blood pressure monitoring, and promoting treatment adherence, these technologies have significantly enhanced hypertension treatment. OBJECTIVE: This study aims to explore the perspectives of health care professionals (HCPs) regarding the perceived benefits and barriers associated with the integration of mHealth apps into routine hypertension care. Additionally, strategies for overcoming these barriers will be identified. METHODS: Through qualitative analysis via semistructured interviews, general practitioners (n=10), cardiologists (n=14), and nurses (n=3) were purposefully selected between October 2022 and March 2023. Verbatim transcripts were analyzed using qualitative content analysis. RESULTS: The results unveiled 3 overarching themes highlighting the benefits of mHealth apps in hypertension care from the perspective of HCPs. First, these technologies possess the potential to enhance patient safety by facilitating continuous monitoring and early detection of abnormalities. Second, they can empower patients, fostering autonomy in managing their health conditions, thereby promoting active participation in their care. Lastly, mHealth apps may provide valuable support to medical care by offering real-time data that aids in decision-making and treatment adjustments. Despite these benefits, the study identified several barriers hindering the seamless integration of mHealth apps into hypertension care. Challenges predominantly revolved around data management, communication contexts, daily routines, and system handling. HCPs underscored the necessity for structural and procedural modifications in their daily practices to effectively address these challenges. CONCLUSIONS: In conclusion, the effective usage of digital tools such as mHealth apps necessitates overcoming various obstacles. This entails meeting the information needs of both HCPs and patients, tackling interoperability issues to ensure seamless data exchange between different systems, clarifying uncertainties surrounding reimbursement policies, and establishing the specific clinical benefits of these technologies. Active engagement of users throughout the design and implementation phases is crucial for ensuring the usability and acceptance of mHealth apps. Moreover, enhancing knowledge accessibility through the provision of easily understandable information about mHealth apps is essential for eliminating barriers and fostering their widespread adoption in hypertension care. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00029761; https://drks.de/search/de/trial/DRKS00029761. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.3389/fcvm.2022.1089968.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».