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Enregistrement W2529265877 · doi:10.2196/resprot.6403

ENHANCE—(Electronic Hydroxyurea Adherence): A Protocol to Increase Hydroxyurea Adherence in Patients with Sickle Cell Disease

2016· article· en· W2529265877 sur OpenAlexvenueno aff
Susan E. Creary, Deena J. Chisolm, Sarah H. O’Brien

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineHydroxycarbamideDiseaseMedication adherenceSickle cell anemiaInternal medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hydroxyurea (HU) is the only disease-modifying medication for patients with sickle cell disease (SCD). HU can reduce SCD-related complications but only 35% to 50% of pediatric patients adhere to HU at the rates achieved in clinical trials and this limits its clinical effectiveness. Mobile Directly Observed Therapy (Mobile DOT) is a pilot-tested, electronic, multidimensional, HU adherence intervention that targets many components of the Health Behavior Model. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the impact of Mobile DOT on HU adherence in children with SCD. The objective of our study is to inform the development of future adherence interventions and pediatric SCD protocols. METHODS: This is a single-arm crossover study of pediatric patients with SCD. Participants self-record videos of their daily HU administrations and receive text message alerts to take HU, feedback on their HU adherence, and incentives when they achieve adherence goals during the 6-month Mobile DOT phase. Participants' HU adherence during the Mobile DOT phase is compared with their baseline HU adherence (6 months prior to study entry) and to their HU adherence 6 months after completing the Mobile DOT phase. The primary outcome of this study is HU adherence measured by medication possession ratio. RESULTS: The trial is ongoing. Preliminary review of participant satisfaction results suggest that most participants can complete Mobile DOT in less than 5 minutes per day and are satisfied with the intervention. CONCLUSIONS: If effective, the Mobile DOT strategy will increase HU adherence and this could improve patients' clinical outcomes and reduce costs of care.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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