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Enregistrement W2907065905 · doi:10.2196/12498

Using Values Affirmation to Reduce the Effects of Stereotype Threat on Hypertension Disparities: Protocol for the Multicenter Randomized Hypertension and Values (HYVALUE) Trial

2019· article· en· W2907065905 sur OpenAlexvenueno aff
Stacie L. Daugherty, Suma Vupputuri, Rebecca Hanratty, John F. Steiner, Julie Maertens, Irene V. Blair, L. Miriam Dickinson, Laura Helmkamp, Edward P. Havranek

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialBlood pressureStereotype threatIntervention (counseling)Clinical trialStereotype (UML)Physical therapyPsychologyPsychiatryInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication nonadherence is a significant, modifiable contributor to uncontrolled hypertension. Stereotype threat may contribute to racial disparities in adherence by hindering a patient's ability to actively engage during a clinical encounter, resulting in reduced activation to adhere to prescribed therapies. OBJECTIVE: The Hypertension and Values (HYVALUE) trial aims to examine whether a values-affirmation intervention improves medication adherence (primary outcome) by targeting racial stereotype threat. METHODS: The HYVALUE trial is a patient-level, blinded randomized controlled trial comparing a brief values-affirmation writing exercise with a control writing exercise among black and white patients with uncontrolled hypertension. We are recruiting patients from 3 large health systems in the United States. The primary outcome is patients' adherence to antihypertensive medications, with secondary outcomes of systolic and diastolic blood pressure over time, time for which blood pressure is under control, and treatment intensification. We are comparing the effects of the intervention among blacks and whites, exploring possible moderators (ie, patients' prior experiences of discrimination and clinician racial bias) and mediators (ie, patient activation) of intervention effects on outcomes. RESULTS: This study was funded by the National Heart, Lung, and Blood Institute. Enrollment and follow-up are ongoing and data analysis is expected to begin in late 2020. Planned enrollment is 1130 patients. On the basis of evidence supporting the effectiveness of values affirmation in educational settings and our pilot work demonstrating improved patient-clinician communication, we hypothesize that values affirmation disrupts the negative effects of stereotype threat on the clinical interaction and can reduce racial disparities in medication adherence and subsequent health outcomes. CONCLUSIONS: The HYVALUE study moves beyond documentation of race-based health disparities toward testing an intervention. We focus on a medical condition-hypertension, which is arguably the greatest contributor to mortality disparities for black patients. If successful, this study will be the first to provide evidence for a low-resource intervention that has the potential to substantially reduce health care disparities across a wide range of health care conditions and populations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03028597; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03028597 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/72vcZMzAB). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/12498.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,010

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 Opus0,415
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,156 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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