To Text or Not to Text: Electronic Message Intervention to Improve Treatment Adherence Versus Matched Historical Controls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ensuring treatment adherence is important for the internal validity of clinical trials. In intervention studies where touch points decrease over time, there is even more of an adherence challenge. Trials with multiple cohorts offer an opportunity to innovate on ways to increase treatment adherence without compromising the integrity of the study design, and previous cohorts can serve as historical controls. Electronically delivered nudges offer low-cost opportunities to increase treatment adherence. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effectiveness of electronic messages (e-messages) on treatment adherence to the last cohort of a parent weight loss intervention during the second half of a year-long trial, when intervention checkpoint frequency decreases. Treatment adherence is measured by intervention class attendance and adherence to the intervention diet. METHODS: All participants in the last cohort (cohort 5, n=128) of a large randomized weight loss study were offered an e-message intervention to improve participant adherence during the last 6 months of a 1-year weight loss program. Overall, 3 to 4 electronic weekly messages asked participants about intervention diet adherence. A propensity score model was estimated using 97 participants who opted to receive e-messages and 31 who declined in cohort 5 and used to pair match cohort 5 e-message participants to a historical control group from cohorts 1 to 4. Moreover, 88 participants had complete data, yielding 176 participants in the final analyses. After matching, intervention and matched control groups were compared on (1) proportion of class attendance between the 6 and 12 month study endpoints, (2) diet adherence, as measured by total carbohydrate grams for low-carbohydrate (LC) and total fat grams for low-fat (LF) diets at 12 months, and (3) weight change from 6 to 12 months. The dose-response relationship between the proportion of text messages responded to and the 3 outcomes was also investigated. RESULTS: Compared with matched controls, receiving e-messages had no effect on (1) treatment adherence; class attendance after 6 months +4.6% (95% CI -4.43 to 13.68, P=.31), (2) adherence; LC -2.5 g carbohydrate, 95% CI -29.9 to 24.8, P=.85; LF +6.2 g fat, 95% CI -4.1 to 17.0, P=.26); or on (3) the secondary outcome of weight change in the last 6 months; +0.3 kg (95% CI -1.0 to 1.5, P=.68). There was a positive significant response correlation between the percentage of messages to which participants responded and class attendance (r=.45, P<.001). CONCLUSIONS: Although this e-message intervention did not improve treatment adherence, future studies can learn from this pilot and may incorporate more variety in the prompts and more interaction to promote more effective user engagement. Uniquely, this study demonstrated the potential for innovating within a multicohort trial using propensity score-matched historical control subjects. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01826591; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01826591. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1016/j.cct.2016.12.021.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».