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Enregistrement W7138876262 · doi:10.2196/76724

Support Strategies to Enhance Adherence in a Prescription Digital Therapeutic for Erectile Dysfunction: Retrospective Quasi-Experimental Cohort Study. (Preprint)

2025· article· en· W7138876262 sur OpenAlexvenueno aff
Leo Dieter, Mara Haschke, Kurt Miller, Laura Wiemer

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionErectile dysfunctionRetrospective cohort studyMedication adherenceCohortmHealthDigital health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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