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Enregistrement W2142983533 · doi:10.1186/1472-6963-13-274

Cost-effectiveness of a nurse-based intervention (AIMS) to improve adherence among HIV-infected patients: design of a multi-centre randomised controlled trial

2013· article· en· W2142983533 sur OpenAlexaff
E. Oberjé, Marijn de Bruin, Silvia Evers, Wolfgang Viechtbauer, Hans-Erik Nobel, Herman P. Schaalma, Jim McCambridge, Luuk Gras, Eric Tousset, Jan M. Prins

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesAmsterdam School of Communication Research, University of AmsterdamLeids Universitair Medisch CentrumWageningen University and ResearchNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekErasmus Medisch CentrumUniversiteit MaastrichtZonMwCare and Public Health Research Institute, Universiteit MaastrichtUniversiteit van AmsterdamUniversiteit Leiden
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialCost effectivenessPsychological interventionHealth administrationNursing researchEconomic evaluationQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)Quality-adjusted life yearPhysical therapyResearch designFamily medicineNursingPublic healthSurgeryRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Non-adherence to HIV-treatment can have a negative impact on patients treatment success rates, quality of life, infectiousness, and life expectancy. Few adherence interventions have shown positive effects on adherence and/or virologic outcomes. The theory- and evidence-based Adherence Improving self-Management Strategy (AIMS) is an intervention that has been demonstrated to improve adherence and viral suppression rates in a randomised controlled trial. However, evidence of its cost-effectiveness is lacking. Following a recent review suggesting that cost-effectiveness evaluations of adherence interventions for chronic diseases are rare, and that the methodology of such evaluations is poorly described in the literature, this manuscript presents the study protocol for a multi-centre trial evaluating the effectiveness and cost-effectiveness of AIMS among a heterogeneous sample of patients. METHODS/DESIGN: The study uses a multi-centre randomised controlled trial design to compare the AIMS intervention to usual care from a societal perspective. Embedded in this RCT is a trial-based and model-based economic evaluation. A planned number of 230 HIV-infected patients are randomised to receive either AIMS or usual care. The relevant outcomes include changes in adherence, plasma viral load, quality of life, and societal costs. The time horizon for the trial-based economic evaluation is 12-15 months. Costs and effects are extrapolated to a lifetime horizon for the model-based economic evaluation. DISCUSSION: The present multicentre RCT is designed to provide sound methodological evidence regarding the effectiveness and cost-effectiveness of a nurse-based counselling intervention (AIMS) to support treatment adherence among a large and heterogeneous sample of HIV-infected patients in the Netherlands. The objective of the current paper is to describe the trial protocol in sufficient detail to allow full evaluation of the quality of the study design. It is anticipated that, if proven cost-effective, AIMS can contribute to improved evidence-based counselling guidelines for HIV-nurses and other health care professionals. TRIAL REGISTRATION: The study has been registered on clinicaltrials.gov (Identifier: NCT01429142).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,011
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0080,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,367 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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