Abstract 2316: Benefits Of Clinical Trial Participation For Risk Factor Control: Experience From The SPS3 Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess for unplanned effects of trial participation as measured by changes in smoking, alcohol use, and exercise. Background: Trial effect is a non-specific element of trial participation that has been difficult to quantify. Recent trials are beginning to measure this with promising results. The SPS3 study tests the effects of antiplatelet therapy and intensive blood pressure control on stroke recurrence and cognitive decline. The protocol does not mandate interventions for modifying lifestyle behaviors but local study investigators provide guidance for these changes at their discretion. This provides an opportunity to evaluate a “trial effect”, beyond the study interventions. Design/Methods: SPS3 subjects who completed at least one 3-month visit were included (n=2935). Definitions used by CDC for risk factors were applied to SPS3. Hypothesis tests were performed to determine differences between SPS3 group at baseline and general population (CDC, n=210000). Kaplan-Meier plots were used to determine time from baseline to behavior changes. Log-rank tests were performed to determine influence of age, gender, education, and ethnicity in risk factor outcomes. Results: At baseline, smoking status was comparable between SPS3 and CDC groups (19.9%, 20.6% respectively); alcohol use was significantly lower (27.9%, 52% respectively); and exercise was comparable (50.8%, 48.8% respectively). Of the 583 smokers at baseline; 323 (55%) stopped while 152 (47%) restarted over the mean follow-up of 36 months. Of the 820 regular alcohol users at baseline, 536 (65%) stopped while 278 (52%) restarted again. Of the 1444 who did not exercise at least 3 times per week at baseline, 1209 (84%) started while 855 (71%) stopped again. There were no significant differences in these three health behaviors by age, gender, education, or race. A marginally significant effect by age was observed related to alcohol. Subjects ≤64 yr old at baseline were more likely to stop regular alcohol use than those >64 (p=0.054). Conclusion: Independent of the study intervention, SPS3 participants significantly modified their health behaviors. Our findings suggest that it is important to address trial effect and its impact on the outcomes.
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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 | 0,125 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».