Health-Kit 対応の禁煙モバイルアプリ

パイロットでは、医療システムが Epic でワークベンチ レポートを実行し、参加するプライマリケア/内科の臨床医 5 人のいずれかとの予定がある 18 歳以上の英語を話すタバコ使用者を特定します。 今後 42 日以内に予約を予定している患者への招待状は、患者ポータルである MyHealth のアラートを通じて送信されます。 これらの積極的なコミュニケーションは、患者が診察を受ける予定の臨床医に代わって送信され、患者を研究のランディング ページにアクセスするよう促します。 ランディング ページには、研究の概要が示され、よくある質問が含まれ、簡単なスクリーニングへのリンクが含まれます。 興味を持っている可能性のある患者には、現在タバコ製品を使用しているかどうか尋ねられます。 iPhone 6s 以降 (2015 年 9 月以降に入手可能) を所有している。禁煙アプリをダウンロードする能力と意欲がある。 タバコを吸わない患者、互換性のある iPhone を所有していない患者、またはアプリをダウンロードしたくない、またはダウンロードできない患者は除外されます。 対象となる患者には、確認するためのインフォームド・コンセント文書と、FHIR-ed Up をダウンロードするためのアプリ ストアの特定のセクションへのリンクが提供されます。 募集は各臨床医が 20 人の患者を募集するまで続けられます。 参加者がインフォームドコンセントとスクリーニング（つまり、患者の喫煙歴、現在の喫煙率、心理社会的期待、禁煙の準備状況、タバコ製品、および電子ニコチン送達システム（END）のベースライン評価）を完了すると、次の質問が行われます。アプリをダウンロードします。 アプリのオンボーディング プロセスの一環として、ユーザーは、ヘルスケア アプリを介してアプリが自分の健康記録にアクセスできるようにするよう促されます。 ユーザーは、次の 30 日間、好きなだけアプリを操作するよう招待されます。 各ユーザーのエクスペリエンスは、ユーザーの反応に合わせて調整されます。 ユーザー評価またはヘルスケア アプリから利用可能になるすべての新しいデータ要素は、ユーザーのフィードバック、ナッジ、プロンプトをさらに調整するために使用されます。 患者の禁煙の準備状況、現在の喫煙状況、アプリとのやり取りの回数、患者にとって最も役立つであろう証拠に基づいた行動変容メッセージに関するデータが、医療システムの研究助手に送信され、研究助手が手動で入力します。それを訪問前の診察メモ内の患者のカルテに入力して、自動送信をシミュレートし、次の訪問で利用できるようにします。 したがって、その訪問時に、データ要素は、Epic の患者訪問ビューで臨床医の指先にあるチャート ノートに表示されます。 訪問後 1 週間以内に、参加者は追跡調査への回答を促す電子メールまたはテキスト メッセージを受け取ります。この調査には、変化への準備状況、心理社会的期待、受容性の尺度、それぞれについて最も気に入った点と最も気に入らなかった点に関する自由回答式の質問が含まれます。介入コンポーネントとアプリの改善方法について説明します。 1週間以内に記入が完了しない患者様には、電話にて記入をお願いする場合がございます。 実行可能性、受け入れ可能性、予備的効果の指定された結果に加えて、アプリは参加者レベルでの一連の使用率とエンゲージメントのデータを提供します。 主要な使用率指標には、アプリの起動やユーザーがアクセスしたアクティビティが含まれます。

パイロット テストの完了後、参加した 5 人の臨床医はオンライン アンケートに回答するよう求められます。 彼らは、EHR プロンプト、主な推進者と実装の障壁について最も気に入った点と最も気に入らなかった点、およびプロンプトをどのように改善できるかを尋ねられます。 うまくいったことについてのフィードバックや課題に対処するためのアイデアは、フェーズ II での実装を確実に成功させるために手順を修正するために使用されます。 また、実装結果の Weiner の 3 次元尺度 (受け入れ可能性、適切性、実現可能性) の修正版を完成させることも求められます。 各臨床医が行動変容メッセージを配信した患者の数に関するデータが収集されます。

このパイロットには、単一グループの事前事後設計が含まれます。 研究サンプルを説明し、アプリの使用率と受容性を評価するために、簡単な記述統計が計算されます。 最終結果である心理社会的期待のデータ分析は、一般線形混合モデル (GLMM) を使用して分析されます。 残差は、離散数、順序数、または連続数などの分布のタイプに関する最終決定を行うために検査されます。 カウントと順序の結果は、統計分析システム (SAS) Proc GLIMMIX で分析されます。継続的な結果は、SAS Proc Mixed を備えた一般線形モデル (GLMM のサブクラス) を使用して分析されます。 一次モデルは、心理社会的期待が時間の経過とともに増加したかどうかを評価します。 Pro-Change介入試験とパイロットテストから蓄積されたデータに基づいて、効果量d=.30を推定します。 心理社会的な期待のために。 研究保持率を75%と仮定して、追跡調査時にN=75が残るように100人の患者を募集し、α= 0.05での片側検定でβ= 0.80を超える検出力推定値を提供します。 二次分析は、患者の禁煙準備に対する介入の影響を調べるために、GLMM を使用して実施されます。禁煙に対する自信と喫煙行動。 FHIR-ed Up の関与/利用レベルと臨床医の相互作用に基づく介入の用量反応効果も実施されます。