The Impact of the mKidney mHealth System on Live Donor Follow-Up Compliance: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Every year, more than 5500 healthy people in the United States donate a kidney for the medical benefit of another person. The Organ Procurement and Transplantation Network (OPTN) requires transplant hospitals to monitor living kidney donors (LKDs) for 2 years postdonation. However, the majority (115/202, 57%) of transplant hospitals in the United States continue to fail to meet nationally mandated requirements for LKD follow-up. A novel method for collecting LKD follow-up is needed to ease both the transplant hospital-level and patient-level burden. We built mKidney-a mobile health (mHealth) system designed specifically to facilitate the collection and reporting of OPTN-required LKD follow-up data. The mKidney mobile app was developed on the basis of input elicited from LKDs, transplant providers, and thought leaders. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to evaluate the impact of the mKidney smartphone app on LKD follow-up rates. METHODS: We will conduct a two-arm randomized controlled trial (RCT) with LKDs who undergo LKD transplantation at Methodist Specialty and Transplant Hospital in San Antonio, Texas. Eligible participants will be recruited in-person by a study team member at their 1-week postdonation clinical visit and randomly assigned to the intervention or control arm (1:1). Participants in the intervention arm will receive the mHealth intervention (mKidney), and participants in the control arm will receive the current standard of follow-up care. Our primary outcome will be policy-defined complete (all components addressed) and timely (60 days before or after the expected visit date) submission of LKD follow-up data at required 6-month, 1-year, and 2-year visits. Our secondary outcome will be hospital-level compliance with OPTN reporting requirements at each visit. Data analysis will follow the intention-to-treat principle. Additionally, we will collect quantitative and qualitative process data regarding the implementation of the mKidney system. RESULTS: We began recruitment for this RCT in May 2018. We plan to enroll 400 LKDs over 2 years and follow participants for the 2-year mandated follow-up period. CONCLUSIONS: This pilot RCT will evaluate the impact of the mKidney system on rates of LKD and hospital compliance with OPTN-mandated LKD follow-up at a large LKD transplant hospital. It will provide valuable information on strategies for implementing such a system in a clinical setting and inform effect sizes for future RCT sample size calculations. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/11000.
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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 | 0,050 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,014 |
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 ».