A Web-Based Decision Aid (myAID) to Enhance Quality of Life, Empowerment, Decision Making, and Disease Control for Patients With Ulcerative Colitis: Protocol for a Cluster Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with ulcerative colitis (UC) often face complex treatment decisions. Although shared decision making (SDM) is considered important, tools to facilitate this are currently lacking for UC. A recent pilot study of a novel Web-based decision aid (DA), my Actively Informed Decision (myAID), has suggested its acceptability and feasibility for informing treatment decisions and facilitating SDM in clinical practice. OBJECTIVE: This paper describes the study protocol of the myAID study to assess the clinical impact of systematic implementation of myAID in routine UC management. METHODS: The myAID study is a multicenter, cluster randomized controlled trial (CRCT) involving 22 Australian sites that will assess the clinical efficacy of routine use of myAID (intervention) against usual care without access to myAID (control) for UC patients. Participating sites (clusters) will be randomly allocated in a 1:1 ratio between the 2 arms. Patients making a new treatment decision beyond 5-aminosalicylate agents will be eligible to participate. Patients allocated to the intervention arm will view myAID at the time of recruitment and have free access to it throughout the study period. The effect of the myAID intervention will be assessed using the results of serial Web-based questionnaires and fecal calprotectin at baseline, 2 months, 6 months, and 12 months. A Web-based questionnaire within 2-4 weeks of referral will determine early change in quality of decision making and anxiety (both arms) and intervention acceptability (intervention arm only). RESULTS: Study recruitment and funding began in October 2016, and recruitment will continue through 2020, for a minimum of 300 study participants at baseline at the current projection. The primary outcome will be health-related quality of life (Assessment of Quality of Life-8D), and secondary outcomes will include patient empowerment, quality of decision making, anxiety, work productivity and activity impairment, and disease activity. In addition, we aim to determine the predictors of UC treatment decisions and outcomes and the cost-effectiveness of implementing myAID in routine practice. Feedback obtained about myAID will be used to determine areas for improvement and barriers to its implementation. Completion of data collection and publication of study results are anticipated in 2021. CONCLUSIONS: myAID is a novel Web-based DA designed to facilitate SDM in UC management. The results of this CRCT will contribute new evidence to the literature in comparing outcomes between patients who routinely access such decision support intervention versus those who do not, across multiple large inflammatory bowel disease centers as well as community-based private practices in Australia. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trial Registry ACTRN12617001246370 http://anzctr.org.au/Trial/ Registration/TrialReview.aspx?ACTRN=12617001246370. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15994.
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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 | 0,035 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| 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 | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,008 |
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 ».