Evaluation of Self-Care Activities and Quality of Life in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus Treated With Metformin Using the 2D Matrix Code of Outer Drug Packages as Patient Identifier: Protocol for the DePRO Proof-of-Concept Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) is one of the most common noncommunicable diseases. DM has a substantial negative impact on patients' quality of life, which is measured using a variety of diabetes-specific measures covering multiple aspects of patients' psychological state, behavior, and treatment satisfaction. A fully digital data collection system, including patient identification, would represent a substantial advance in how these patient-reported outcome (PRO) data are measured. Within the European Union, one way to identify patients without the involvement of health care professionals is to use the unique 2D matrix codes on the packaging of prescription medication-for example, metformin, the recommended initial treatment for patients with type 2 DM (T2DM). OBJECTIVE: In the DePRO study we aim to (1) describe the self-care activities of patients with T2DM using metformin-containing medication; (2) describe the self-reported health status (eg, presence of diabetes complications and quality of life) of these patients; (3) describe associations between self-care activities and demographics and disease characteristics; and (4) assess the usability of the my ePRO app. METHODS: DePRO is an observational, multicenter, cross-sectional, digital, patient-driven study conducted in Germany. Patients with a prescription for a metformin-containing medication will be given a postcard by their pharmacist, which will include a download link for the my ePRO app. In total, 12 diabetes-focused pharmacies, selected to represent urban and rural areas, will be recruited. Participants will use their own mobile device (bring your own device) to download the my ePRO app and access the DePRO study, for which they can register using the 2D matrix code on their medication. An electronic informed consent form will be displayed to the patients and only after giving consent will patients be able to complete the study questionnaires. The PRO instruments used in the study are the Summary of Diabetes Self-Care Activities Scale, the Diabetes Treatment Satisfaction Questionnaire, and the 5 level, 5-dimension EuroQol Questionnaire. Patients will also be asked to complete a questionnaire with items addressing demographics, patient characteristics, disease history, complications, and concomitant medications. Data will be transferred to the study database by the app upon completion of each questionnaire. Statistical analyses of primary and secondary endpoints will be exploratory and descriptive. RESULTS: Enrollment began in June 2020. The estimated study completion date is December 31, 2020, and the planned sample size is 300 patients. CONCLUSIONS: The DePRO study uses completely digital data collection, including authentication of eligible patients and completion of the study questionnaires. Therefore, the design of the DePRO study represents a substantial advance in the evaluation of the digital capturing of PRO data. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04383041; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04383041. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/21727.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».