Text-based messaging to support rheumatoid arthritis care: an analysis of frequency and content of text-messages
Notice bibliographique
Résumé
Text-based messaging support can improve rheumatoid arthritis (RA) care delivery by connecting patients with healthcare providers (HCPs) in an efficient and convenient manner. However, the nature and appropriateness of patient messaging in this new care model are unknown. The aim of this study was to (1) analyze the frequency and nature of text messages patients sent to their HCPs, and (2) to identify patient characteristics associated with higher texting frequency in a pilot of a text-based messaging (using the WelTel platform) added to usual rheumatology care. Seventy patients with RA participated in a 6-month pilot. Automated “How are you?” texts were sent monthly, and patients were encouraged to respond according to their current situation. Qualitative content analysis was conducted to thematically categorize and quantify common words and phrases. Regression analysis was conducted to determine if a relationship existed between the number of text messages and age, sex, care complexity (using a validated instrument), number of medications, and burden of comorbidities. A total of 1404 text messages were sent by patients, with 257 messages requiring a response. Three main themes for texting topics emerged: RA symptom reporting, medication management, and COVID-19 questions. Patients with higher care complexity had a higher frequency of texting (p = 0.025); however, no association was observed with other patient characteristics. Patients with higher complexity texted HCPs more frequently. Messages were highly aligned with patient care needs. Future directions should include assessing the impact of text messaging-enhanced care on patient outcomes and overall healthcare utilization. Not applicable. • We identified three main texting topics that HCPs received from patients with RA: RA symptom reporting, medication management, and COVID-19 related questions. • Using self-reported survey data from 70 patients with RA, those with higher care complexity texted their HCPs more frequently than patients with low care complexity. • These findings suggest that text messaging-enhanced RA care can support patient care needs between rheumatology in-person assessments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».