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Enregistrement W2290500397 · doi:10.1186/s13063-016-1244-1

Using a tailored health information technology- driven intervention to improve health literacy and medication adherence in a Pakistani population with vascular disease (Talking Rx) – study protocol for a randomized controlled trial

2016· article· en· W2290500397 sur OpenAlexfundno aff
Ayeesha Kamran Kamal, Abdul Muqeet, Kashfa Farhat, Wardah Khalid, Anum Jamil, Ambreen Gowani, Aliya Amin Muhammad, Fabiha Zaidi, Danyal Z. Khan, Touseef Elahi, Shahrukh Sharif, S M Azadul Alam Raz, Taha Zafar, Syedah Saira Bokhari, Nasir Rahman, Fateh Ali Tipoo Sultan, Saleem Sayani, Salim S. Virani

Notice bibliographique

RevueTrials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterAmerican Diabetes AssociationAmerican Heart AssociationGrand Challenges CanadaU.S. Department of Veterans AffairsNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialIntervention (counseling)Alternative medicineHealth literacyProtocol (science)DiseaseFamily medicinePopulationPhysical therapyLiteracyHealth careNursingInternal medicinePathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vascular disease, manifesting as myocardial infarction and stroke, is a major cause of morbidity and mortality, especially in low- and middle-income countries. Current estimates are that only one in six patients have good adherence to medications and very few have sufficient health literacy. Our aim is to explore the effectiveness and acceptability of Prescription Interactive Voice Response (IVR) Talking Prescriptions (Talking Rx) and SMS reminders in increasing medication adherence and health literacy in Pakistani patients with vascular disease. METHODS: This is a randomized, controlled, single center trial. Adult participants, with access to a cell phone and a history of vascular disease, taking multiple risk-modifying medications (inclusive of anti-platelets and statins) will be selected from cerebrovascular and cardiovascular clinics. They will be randomized in a 1:1 ratio via a block design to the intervention or the control arm with both groups having access to a helpline number to address their queries in addition to standard of care as per institutional guidelines. Participants in the intervention group will also have access to Interactive Voice Response (IVR) technology tailored to their respective prescriptions in the native language (Urdu) and will have the ability to hear information about their medication dosage, correct use, side effects, mechanism of action and how and why they should use their medication, as many times as they like. Participants in the intervention arm will also receive scheduled SMS messages reminding them to take their medications. The primary outcome measure will be the comparison of the difference in adherence to anti-platelet and statin medication between baseline and at 3-month follow-up in each group measured by the Morisky Medication Adherence Scale. To ascertain the impact of our intervention on health literacy, we will also compare a local content-validated and modified version of Test of Health Literacy in Adults (TOFHLA) between the intervention and the control arm. We estimate that a sample size of 86 participants in each arm will be able to detect a difference of 1 point on the MMAS with a power of 90 % and significance level of 5 %. Accounting for an attrition rate of 15 %, we plan to enroll 100 participants in each arm (total study population = 200). We hypothesize that a linguistically tailored health IT intervention based on IVR and SMS will be associated with an improvement in adherence (to anti-platelet and lipid-lowering medications) and an improvement in health literacy in Pakistani patients with vascular disease. DISCUSSION: This innovative study will provide early data for the feasibility of the use of IT based prescriptions in an lower middle incorme country setting with limited numeracy and literacy skills. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials.gov: NCT02354040 - 2 February 2015.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,448 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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