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Enregistrement W2461516439 · doi:10.1016/j.conctc.2016.06.010

A multi-modal intervention for Activating Patients at Risk for Osteoporosis (APROPOS): Rationale, design, and uptake of online study intervention material

2016· article· en· W2461516439 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueContemporary Clinical Trials Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute on AgingUniversity of Alberta
Mots-clésIntervention (counseling)OsteoporosisMedicineEthnic groupPhysical therapyPatient educationFamily medicineGerontologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop an innovative and effective educational intervention to inform patients about the need for osteoporosis treatment and to determine factors associated with its online uptake. METHODS: Postmenopausal women with a prior fracture and not currently using osteoporosis therapy were eligible to be included in the Activating Patients at Risk for OsteoPOroSis (APROPOS). Four nominal groups with a total of 18 racially/ethnically diverse women identified osteoporosis treatment barriers. We used the Information, Motivation, Behavior Skills conceptual model to develop a direct-to-patient intervention to mitigate potentially modifiable barriers to osteoporosis therapy. The intervention included videos tailored by participants' race/ethnicity and their survey responses: ranked barriers to osteoporosis treatment, deduced barriers to treatment, readiness to behavior change, and osteoporosis treatment history. Videos consisted of "storytelling" narratives, based on osteoporosis patient experiences and portrayed by actresses of patient-identified race/ethnicity. We also delivered personalized brief phone calls followed by an interactive voice-response phone messages aimed to promote uptake of the videos. RESULTS: To address the factors associated with online intervention uptake, we focused on participants assigned to the intervention arm (n = 1342). These participants were 92.9% Caucasian, with a mean (SD) age 74.9 (8.0) years and the majority (77.7%) had some college education. Preference for natural treatments was the barrier ranked #1 by most (n = 130; 27%), while concern about osteonecrosis of the jaw was the most frequently reported barrier (at any level; n = 322; 67%). Overall, 28.1% (n = 377) of participants in the intervention group accessed the videos online. After adjusting for relevant covariates, the participants who provided an email address had 6.07 (95% CI 4.53-8.14) higher adjusted odds of accessing their online videos compared to those who did not. CONCLUSION: We developed and implemented a novel tailored multi-modal intervention to improve initiation of osteoporosis therapy. An email address provided on the survey was the most important factor independently associated with accessing the intervention online. The design and uptake of this intervention may have implications for future studies in osteoporosis or other chronic diseases.

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.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,463
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,069 · 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