Experience of Using Electronic Inhaler Monitoring Devices for Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease or Asthma: Systematic Review of Qualitative Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electronic inhaler monitoring devices (EIMDs) can enhance medication adherence in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthma, yet patient perceptions and experiences with these devices vary widely. A systematic qualitative synthesis is required to comprehensively understand patient perspectives on EIMDs, to lay the foundation for developing strategies to improve patient compliance. Objective: This study aims to systematically evaluate qualitative studies on the experiences of patients with COPD and asthma using EIMDs, providing insights to support their clinical application and improve patient engagement. Methods: This review synthesized qualitative data from reports found through a systematic search of PubMed, Web of Science, CINAHL, Embase, Cochrane Library, and PsycInfo from January 1983 to July 2024. The reports assessed patient experiences with EIMDs for COPD and asthma. The quality of the included reports was appraised using the Critical Appraisal Skills Program criteria developed by the Centre for Evidence-Based Medicine, University of Oxford, UK. Results: A total of 7 reports were included, encompassing data from 44 patients with COPD and 146 with asthma. Findings were organized into 9 sub-themes and 3 themes: positive experiences with EIMDs (usability and easy acceptance, enhanced self-management); stresses and challenges of using these devices (negative emotional stress, device trust issues, social difficulties, economic burdens, and technical challenges); and patient expectations from these devices (expectations related to device construction and function and external support). Conclusions: Patients have positive experiences using electronic monitoring devices for inhalation devices but also face various social, psychological, and technical challenges. Health care workers should consider patient experiences with EIMDs to tailor these devices to patient needs, ultimately enhancing device acceptance and adherence. Further research should focus on increasing EIMDs convenience and usability for patients with COPD and asthma.
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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 | 0,048 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».