Automated Adherence Reminders for High Risk Children With Asthma: A Research Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of inhaled corticosteroid (ICS) medications has been shown to improve asthma control and reduce asthma-related morbidity and mortality. Two recent randomized trials demonstrated dramatic improvements in ICS adherence by monitoring adherence with electronic sensors and providing automated reminders to participants to take their ICS medications. Given their lower levels of adherence and higher levels of asthma-related emergency department (ED) visits, hospitalizations, and death, urban minority populations could potentially benefit greatly from these types of interventions. OBJECTIVE: The principal objective of this study will be to evaluate the feasibility, acceptability, and limited efficacy of a text message (short message service, SMS) reminder intervention to enhance ICS adherence in an urban minority population of children with asthma. We will also assess trajectories of ICS adherence in the 2 months following asthma hospitalization. METHODS: Participants will include 40 children aged 2-13 years, who are currently admitted to the Children's Hospital of Philadelphia (CHOP) for asthma, and their parent or legal guardian. Participants will be assigned to intervention and control arms using a 1:1 randomization scheme. The intervention arm will receive daily text message reminders for a 30-day intervention phase following hospitalization. This will be followed by a 30-day follow-up phase, in which all participants may choose whether or not to receive the text messages. Feasibility will be assessed by measuring (1) retention of the participants through the study phases and (2) perceived usefulness, acceptability, and preferences regarding the intervention components. Limited efficacy outcomes will include percent adherence to prescribed ICS regimen measured using Propeller Health sensors and change in parent-reported asthma control. We will perform an exploratory analysis to assess for discrete trajectories of adherence using group-based trajectory modeling (GBTM). RESULTS: Study enrollment began in December 2015 and the intervention and follow-up phases are ongoing. Results of the data analysis are expected to be available by December 2016. CONCLUSIONS: This study will add to the literature by providing foundational feasibility data on which elements of a mobile health text-message reminder intervention may need to be modified to suit the needs and constraints of high-risk urban minority populations. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02615743; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/study/NCT02615743 (Archived with WebCite at http://www.webcitation.org/6ji59rAXN).
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 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 | 0,044 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,012 |
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 ».