A Personalized Automated Messaging System to Improve Adherence to Prostate Cancer Screening: Research Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public adherence to cancer screening guidelines is poor. Patient confusion over multiple recommendations and modalities for cancer screening has been found to be a major barrier to screening adherence. Such problems will only increase as screening guidelines and timetables become individualized. OBJECTIVE: We propose to increase compliance with cancer screening through two-way rich media mobile messaging based on personalized risk assessment. METHODS: We propose to develop and test a product that will store algorithms required to personalize cancer screening in a central database managed by a rule-based workflow engine, and implemented via messaging to the patient's mobile phone. We will conduct a randomized controlled trial focusing on prostate cancer screening to study the hypothesis that mobile reminders improve adherence to screening guidelines. We will also explore a secondary hypothesis that patients who reply to the messaging reminders are more engaged and at lower risk of non-adherence. We will conduct a randomized controlled trial in a sample of males between 40 and 75 years (eligible for prostate cancer screening) who are willing to receive text messages, email, or automated voice messages. Participants will be recruited from a primary care clinic and asked to schedule prostate cancer screening at the clinic within the next 3 weeks. The intervention group will receive reminders and confirmation communications for making an appointment, keeping the appointment, and reporting the test results back to the investigators. Three outcomes will be evaluated: (1) the proportion of participants who make an appointment with a physician following a mobile message reminder, (2) the proportion of participants who keep the appointment, and (3) the proportion of participants who report the results of the screening (via text or Web). RESULTS: This is an ongoing project, supported by by a small business commercialization grant from the National Center for Advancing Translational Sciences of the National Institutes of Health. CONCLUSIONS: We believe that the use of centralized databases and text messaging could improve adherence with screening guidelines. Furthermore, we anticipate this method of increasing patient engagement could be applied to a broad range of health issues, both inside and outside of the context of cancer. This project will be an important first step in determining the feasibility of personalized text messaging to improve long-term adherence to screening recommendations.
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
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».