A Smartphone App for Self-Monitoring of Rheumatoid Arthritis Disease Activity to Assist Patient-Initiated Care: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telemedicine based on self-measurement of disease activity could be one of the key components to create the health care system of the future. Previous publications in various medical fields have shown that it is possible to safely telemonitor patients while reducing the number of outpatient clinic visits. For this purpose, we developed a mobile phone app for patients with rheumatoid arthritis (RA), which allows them to self-monitor their disease. OBJECTIVE: The objective of this study is to assess the safety and efficacy of self-initiated care assisted by a smartphone app in patients with RA. METHODS: This is a randomized controlled trial that will be performed for 1 year. A total of 176 patients with RA will be randomized to either self-initiated care with only one scheduled follow-up consultation assisted by our app or usual care. The coprimary outcome measures are the number of outpatient clinic consultations with a rheumatologist taking place during the trial period and the mean disease activity score as measured by the disease activity score 28 (DAS28) at 12 months. The secondary outcomes are patient satisfaction, adherence, patient empowerment, and cost evaluation of health care assisted by the app. RESULTS: Recruitment started in May 2019, and up to 18 months will be required for completion of recruitment. Thus far, 78 patients have been randomized, and thus far, experiences with the app have been positive. The study results are expected to be published by the end of 2021. CONCLUSIONS: The completion of this study will provide important data regarding the following: (1) safety of self-initiated care supported by a smartphone app in terms of DAS28 and (2) efficacy of lowering health care usage with this new strategy of providing health care. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register NL7715; https://www.trialregister.nl/trial/7715. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15105.
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 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 | 0,030 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,011 |
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 ».