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Enregistrement W2981976108 · doi:10.1093/eurheartj/ehz747.0189

P578Use of a smartphone application to increase adherence to medical treatment in patients with acute coronary syndrome: a randomized clinical trial

2019· article· en· W2981976108 sur OpenAlexaff
Cristian Garmendia, Paula Miranda, Elisa Verello, M A Goyeneche, Juan Furmento, S. Hasseb, Marcelo Trivi, Juan Pablo Costabel

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute coronary syndromeRandomized controlled trialMedical prescriptionEmergency departmentPsychological interventionPopulationClinical trialPhysical therapyIntervention (counseling)Medication adherenceEmergency medicineInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Adherence to cardiovascular medications following acute coronary syndrome (ACS) hospitalization is generally poor and is associated with increased risk of rehospitalization and mortality. There are still significant opportunities to identify simple and low-cost interventions that improve medication adherence and clinical outcomes. Purpose To evaluate the use of a digital platform for smartphones to improve adherence to medical treatment and outcomes for 90-days post discharge in patients hospitalized for ACS with or without ST-elevation. Methods This was a unicentric, single-blinded, randomized controlled trial enrolling 90 patients with an ACS event requiring hospitalization. The intervention consisted of a smartphone application which allowed for the loading of medication prescription together with reminder of the daily compliance. Patients in the intervention group (n=46) were equipped with the smartphone application. Patients in the control group (n=44) received written and oral instructions as per standard of care. The primary outcome was adherence to medical treatment measured at 90-days post discharge using the 8-item Morisky Medication Adherence Scale (MMAS-8). The secondary outcome was a composite of re-hospitalizations for ACS, consultations to the emergency department (ED), or unplanned visits to the clinic. Results The mean age of the population was 63.2±9.9 and 75.6% were male. At 90 days, 64.7% of patients using the smartphone application were adherent compared with 20.5% of patients in the control group (p<0.001). Patients in the intervention group had higher adherence (mean MMAS-8 score 7.52±1.25) compared with the control group (mean MMAS-8 score 6.47±1.23; p<0.001). The secondary outcome measures showed that there were no significant differences in patients using the smartphone application versus the standard of care (4.3% vs 15.9%, p=0.07, respectively). Table 1 Variables Global (n=90) Control (n=44) Intervention (n=46) p MMAS-8 score 7±1.34 6.47±1.23 7.52±1.25 <0.001 Adherents 40 (44.4%) 9 (20.5%) 31 (67.4%) <0.001 Events 9 (10.1%) 7 (15.9%) 2 (4.3%) 0.071 ED consultations 9 7 2 Score assessment 8.85±1.4 Conclusions In patients with ACS, the use of a smartphone application increased the medication adherence compared with the standard of care. These data suggest that there is potential for a simple, low-cost intervention to help patients adhere to medications. ClinicalTrials.gov unique identifier: NCT03766789.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,316 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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