A pilot randomized controlled trial on the impact of text messaging check-ins and a web-based asthma action plan versus a written action plan on asthma exacerbations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We compared electronic asthma action plans (eAAP) supported by automated text messaging service (SMS) with written asthma action plans (AAP) on assessing acceptability and asthma control improvement. We hypothesized that the patients in eAAP group would have more improvements in their quality of life, asthma control and decreased asthma exacerbations. METHODS: Patients with physician-diagnosed asthma having at least one asthma exacerbation in the previous 12 months were recruited. Participants received individualized action plans and were randomly assigned into either the intervention (eAAP) or control (AAP) group. Intervention participants received weekly SMS, triggering assessment of asthma control and viewing their eAAP. We assessed applicability of Telehealth platform on asthma exacerbations, asthma control, and quality of life over a 12-month period. RESULTS: 106 patients were enrolled (eAAP = 52, AAP = 54). The cumulative response rate to all weekly SMS check-ins was 68.4%. Overall, 28% of patients checked into their eAAP during the intervention period. There were fewer exacerbations in the eAAP group (18%) compared to the AAP group (RR = 0.82 [95%CI 0.49, 1.36]), (P = 0.44). The mean scores for asthma control and quality of life were higher in the eAAP group compared to the AAP group by 4% (RR = 1.04 [95%CI 0.83, 1.30]), (P = 0.73) and 5.5% (RR = 1.06 [95%CI 0.87, 1.28]), (P = 0.59), respectively, but were not statistically significant. CONCLUSIONS: We demonstrated that the eAAP presented improved asthma control outcomes, but as expected the sample size was inadequate to show a significant difference, but based on this pilot study we plan a larger appropriately powered randomized controlled trial (RCT).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».