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Enregistrement W2888043089 · doi:10.2196/11289

The Ready to Reduce Risk (3R) Study for a Group Educational Intervention With Telephone and Text Messaging Support to Improve Medication Adherence for the Primary Prevention of Cardiovascular Disease: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2888043089 sur OpenAlexvenueno aff
Jo Byrne, Helen Dallosso, Stephen Rogers, Laura J. Gray, Ghazala Waheed, Prashanth Patel, Pankaj Gupta, Yvonne Doherty, Melanie J. Davies, Kamlesh Khunti

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Leicester Biomedical Research CentreUniversity of SydneyNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePhysical therapyPsychological interventionRandomized controlled trialBody mass indexBehavior change methodsWaistIntervention (counseling)Short Message ServiceDiseaseFamily medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Poor adherence to cardiovascular medications is associated with worse clinical outcomes. Evidence for effective education interventions that address medication adherence for the primary prevention of cardiovascular disease is lacking. The Ready to Reduce Risk (3R) study aims to investigate whether a complex intervention, involving group education plus telephone and text messaging follow-up support, can improve medication adherence and reduce cardiovascular risk. OBJECTIVE: This protocol paper details the design and rationale for the development of the 3R intervention and the study methods used. METHODS: This is an open and pragmatic randomized controlled trial with 12 months of follow-up. We recruited participants from primary care and randomly assigned them at a 1:1 frequency, stratified by sex and age, to either a control group (usual care from a general practitioner) or an intervention group involving 2 facilitated group education sessions with telephone and text messaging follow-up support, with a theoretical underpinning and using recognized behavioral change techniques. The primary outcome was medication adherence to statins. The primary measure was an objective, novel, urine-based biochemical measure of medication adherence. We also used the 8-item Morisky Medication Adherence Scale to assess medication adherence. Secondary outcomes were changes in total cholesterol, blood pressure, high-density lipoprotein, total cholesterol to high-density lipoprotein ratio, body mass index, waist to hip ratio, waist circumference, smoking behavior, physical activity, fruit and vegetable intake, patient activation level, quality of life, health status, health and medication beliefs, and overall cardiovascular disease risk score. We also considered process outcomes relating to acceptability and feasibility of the 3R intervention. RESULTS: We recruited 212 participants between May 2015 and March 2017. The 12-month follow-up data collection clinics were completed in April 2018, and data analysis will commence once all study data have been collected and verified. CONCLUSIONS: This study will identify a potentially clinically useful and effective educational intervention for the primary prevention of cardiovascular disease. Medication adherence to statins is being assessed using a novel urine assay as an objective measure, in conjunction with other validated measures. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Number ISRCTN16863160; http://www.isrctn.com/ISRCTN16863160 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/734PqfdQw). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/11289.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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