The Use of Mobile Health Technology and Behavioral Economics to Encourage Adherence to Statins and Blood Pressure–Lowering Medication in Adolescents with Familial Hypercholesterolemia or Hypertension: Protocol for a Pre-Post Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is a leading cause of mortality and morbidity in the United States, with risk factors such as hypertension and elevated low-density lipoprotein (LDL) cholesterol originating in childhood. While statins and blood pressure-lowering medications can mitigate these risks, adherence is often poor, particularly among youth. Innovative solutions, such as monetary incentives via smartphone apps, may enhance adherence, but evidence in youth is lacking. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the efficacy of a smartphone app (Wellth) offering financial incentives to improve adherence to statins and blood pressure-lowering medications among youth aged 12 to 19 years at risk for cardiovascular disease. METHODS: We initially designed a randomized controlled trial to compare the efficacy of 2 different incentive structures in youth treated with a statin for familial hypercholesterolemia with inadequate adherence. After facing recruitment challenges, the study protocol was changed to evaluating a single incentive in a pre-post design. The primary outcome was the change in adherence rate over the 60-day incentive period compared to the adherence rate during the 14-day run-in period. The secondary outcome was a change in LDL cholesterol level. Adjustments to the protocol were made in response to recruitment challenges during the COVID-19 pandemic, simplifying the incentive structure and expanding eligibility criteria. RESULTS: The study is currently undergoing recruitment and collection of data from the first participants. The study has faced recruitment challenges exacerbated by the COVID-19 pandemic, necessitating protocol modifications. Detailed analysis of adherence rates and LDL cholesterol changes is ongoing. CONCLUSIONS: This study explores the efficacy of monetary incentives delivered through a smartphone app to improve medication adherence in youth at risk for CVD. The findings will be used to build upon the existing literature in an effort to improve medication adherence throughout the life course and ultimately reduce CVD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04458766; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04458766. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/65105.
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 | 0,039 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,009 |
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 ».