Delayed educational reminders for long-term medication adherence in ST-elevation myocardial infarction (DERLA-STEMI): Protocol for a pragmatic, cluster-randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite evidence-based recommendations supporting long-term use of cardiac medications in patients post ST-elevation myocardial infarction, adherence is known to decline over time. Discontinuation of cardiac medications in such patients is associated with increased mortality. METHODS/DESIGN: This is a pragmatic, cluster-randomized controlled trial with blinded outcome assessment and embedded qualitative process evaluation. Patients from one health region in Ontario, Canada who undergo a coronary angiogram during their admission for ST-elevation myocardial infarction and who survive their initial hospitalization will be included. Allocation of eligible patients to intervention or usual care will take place within one week after the angiogram using a computer-generated random sequence. To avoid treatment contamination, patients treated by the same family physician will be allocated to the same study arm. The intervention consists of recurrent, personalized, paper-based educational messages and reminders sent via post on behalf of the interventional cardiologist to the patient, family physician, and pharmacist urging long-term adherence to secondary prevention medications. The primary outcome is the proportion of patients who report in a phone interview taking all relevant classes of cardiac medications at twelve months. Secondary outcomes to be measured at three and twelve months include proportions of patients who report: actively taking each cardiac medication class of interest (item-by-item); stopping medications due to side effects; taking one or two or three medication classes concurrently; a perfect Morisky Medication Adherence Score for cardiac medication compliance; and having a discussion with their family physician about long-term adherence to cardiac medications. Self-reported measures of adherence will be validated using administrative data for prescriptions filled. DISCUSSION: This intervention is designed to be easily generalizable. If effective, it could be implemented broadly. If it does not change medication utilization, the process evaluation will offer insights regarding how such an intervention could be optimized in future. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01325116.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».