Support Strategies to Enhance Adherence in a Prescription Digital Therapeutic for Erectile Dysfunction: Retrospective Quasi-Experimental Cohort Study. (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sustained engagement is a central challenge for digital therapeutics. In routine operations, inactivity-triggered supports (eg, SMS reminders and telephone follow-up) are used to nudge patients back after lapses, but evidence in digital erectile dysfunction (ED) therapy is limited. OBJECTIVE: This study aims to evaluate whether low-threshold support in the form of SMS reminders and structured telephone outreach, both triggered after 7 or more days of inactivity, improves engagement and patient-centered outcomes in a certified German digital health application (Digitale Gesundheitsanwendung [DiGA]) for ED. METHODS: In a pragmatic, calendar-time (rotating-week) quasi-experimental allocation, 470 men with physician-diagnosed ED entered 1 of 3 groups: control (no additional support), SMS (automated reminders), or call (structured telephone contact). Analyses were conducted as assigned. The primary end point was active weeks (number of weeks with ≥1 completed session) during the 12-week study period, derived from app logs with built-in completion rules. A prespecified mechanistic end point captured any reactivation after an inactive week (yes or no). Secondary end points included Clinical Global Impression-Improvement (CGI-I), week-12 5-item International Index of Erectile Function (IIEF-5), intention to continue therapy, and documented continuation ("conversion") within 3 months. Covariate-adjusted models included age, BMI, smoking, and baseline pharmacotherapy; calendar-week sensitivity was planned. RESULTS: Participants completed a mean of 6.34 (SD 4.44) active weeks. Unadjusted means favored both support groups (control: 5.79; call: 6.57; SMS: 6.80); the prespecified SMS-vs-control contrast was nominally significant (P=.049, small effect). In covariate-adjusted models, planned pairwise contrasts were not significant. In a calendar-adjusted sensitivity model, the omnibus group term reached significance, but adjusted pairwise contrasts remained nonsignificant; stricter adherence definitions led to the same overall inference. By contrast, any reactivation after inactivity was more common in the intervention groups than in the control group (omnibus chi-square test P=.008), consistent with the intended mechanism of breaking inactivity spells. The call group showed a higher intention to continue therapy (49% vs 38% in the control arm; P=.04); conversion did not differ. CGI-I and IIEF-5 showed no arm-wise differences over 12 weeks; follow-up availability was limited in routine care. CONCLUSIONS: Inactivity-triggered supports in a real-world ED DiGA reactivated use after lapses, and telephone outreach increased motivation to continue, while effects on weekly dose were small and not significant after adjustment, and clinical outcomes did not differ over 12 weeks. Programs may consider a stepped approach (SMS first-line nudge and call as escalation) and target system bottlenecks that decouple motivation from realized continuation. Further work should test longer-term outcomes, targeting, and generalizability.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».