Aplicación móvil habilitada para Health-Kit para dejar de fumar

Para el piloto, el sistema de salud ejecutará un informe de trabajo en Epic para identificar a los consumidores de tabaco de habla inglesa de 18 años o más con una cita próxima con cualquiera de los cinco médicos participantes de atención primaria/medicina interna. Las invitaciones para pacientes con una cita próxima en los próximos 42 días se enviarán mediante una alerta en MyHealth, el portal del paciente. Estas comunicaciones proactivas se enviarán en nombre del médico a quien el paciente tiene previsto consultar y lo invitarán a visitar la página de inicio del estudio. La página de inicio proporcionará una descripción general del estudio, incluirá preguntas frecuentes e incluirá un enlace a una breve evaluación. A los pacientes potencialmente interesados ​​se les preguntará si actualmente consumen algún producto de tabaco; poseer un iPhone 6s o posterior (disponible desde el 9/2015); y pueden y desean descargar una aplicación para dejar de fumar. Los pacientes serán excluidos si no consumen tabaco, no poseen un iPhone compatible o no quieren o no pueden descargar la aplicación. Los pacientes elegibles recibirán un documento de consentimiento informado para revisar y un enlace a una sección específica de la tienda de aplicaciones para descargar FHIR-ed Up. El reclutamiento continuará hasta que cada médico haya reclutado a 20 pacientes. Una vez que el participante complete el consentimiento informado y la evaluación (es decir, evaluación inicial del historial de tabaquismo del paciente, tasa actual de consumo de tabaco, expectativas psicosociales y disposición para dejar de fumar, productos de tabaco y sistemas electrónicos de administración de nicotina (END), se le preguntará para descargar la aplicación. Como parte del proceso de incorporación de la aplicación, se invitará a los usuarios a permitir que la aplicación acceda a sus registros médicos a través de su aplicación Salud. Se invitará a los usuarios a interactuar con la aplicación tantas veces como quieran durante los siguientes 30 días. La experiencia de cada usuario se adaptará a sus respuestas. Todos los elementos de datos nuevos que estén disponibles a partir de las evaluaciones de los usuarios o la aplicación Salud se utilizarán para personalizar aún más los comentarios, los empujones y las indicaciones del usuario. Los datos sobre la disposición del paciente para dejar de fumar, su estado actual de tabaquismo, el número de interacciones con la aplicación y el mensaje de cambio de comportamiento basado en evidencia que sería más útil para el paciente se transmitirán a un asistente de investigación en el sistema de salud, quien ingresará manualmente en el historial del paciente en la nota de encuentro previo a la visita para simular una transmisión automática y garantizar que esté disponible para la próxima visita. En esa visita, los elementos de datos estarán en una nota del gráfico al alcance de la mano del médico en la vista de visita del paciente de Epic. Dentro de una semana de la visita, los participantes recibirán un correo electrónico o un mensaje de texto invitándolos a completar una encuesta de seguimiento, que incluye preparación para el cambio, expectativas psicosociales, medidas de aceptabilidad y preguntas abiertas sobre lo que más y lo que menos les gustó de cada uno. componente de intervención y cómo se podría mejorar la aplicación. A los pacientes que no lo completen dentro de una semana se les llamará y se les pedirá que lo completen por teléfono. Además de los resultados especificados de viabilidad, aceptabilidad y efectos preliminares, la aplicación proporcionará una variedad de datos de utilización y participación a nivel de participante. Las métricas clave de utilización incluirán las aperturas de aplicaciones y las actividades a las que accede el usuario.

Al finalizar la prueba piloto, se pedirá a los 5 médicos participantes que completen una encuesta en línea. Se les preguntará qué es lo que más y menos les gustó de las indicaciones de la HCE, los principales facilitadores y barreras para la implementación, y cómo se podrían mejorar las indicaciones. Sus comentarios sobre lo que salió bien y las ideas para abordar cualquier desafío se utilizarán para revisar los procedimientos y ayudar a garantizar una implementación exitosa en la Fase II. También se les pedirá que completen una versión modificada de la medida tridimensional de Weiner (aceptabilidad, idoneidad, viabilidad) del resultado de la implementación. Se capturarán datos con respecto al número de pacientes a quienes cada médico entregó el mensaje de cambio de comportamiento.

Este piloto implica un diseño pre-post de un solo grupo. Se calcularán estadísticas descriptivas simples para describir la muestra del estudio y evaluar la utilización y aceptabilidad de la aplicación. El análisis de datos para el resultado final, las expectativas psicosociales, se analizará utilizando modelos lineales mixtos generales (GLMM). Se examinarán los residuos para tomar una determinación final sobre el tipo de distribución: recuento discreto, ordinal o continuo. El recuento y los resultados ordinales se analizarán con el Sistema de análisis estadístico (SAS) Proc GLIMMIX; Los resultados continuos se analizarán utilizando modelos lineales generales (una subclase de GLMM) con SAS Proc Mixed. El modelo primario evaluará si las expectativas psicosociales aumentaron con el tiempo. Con base en los datos acumulados de los ensayos de intervención Pro-Change y las pruebas piloto, estimamos un tamaño del efecto d=0,30. para las expectativas psicosociales. Suponiendo una tasa de retención en el estudio del 75%, reclutaremos a 100 pacientes para que N=75 permanezcan en el seguimiento para proporcionar una estimación de poder que excederá β= 0,80 en una prueba de una cola en α= 0,05. Se realizarán análisis secundarios utilizando GLMM para examinar el impacto de la intervención en la preparación del paciente para dejar el tabaco; confianza para dejar de fumar y comportamiento de consumo de tabaco. También se llevarán a cabo los efectos dosis-respuesta de la intervención según el nivel de participación/utilización de FHIR-ed Up y la interacción del médico.