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Enregistrement W3164539405 · doi:10.2147/por.s302809

Maximizing Adherence and Gaining New Information For Your Chronic Obstructive Pulmonary Disease (MAGNIFY COPD): Study Protocol for the Pragmatic, Cluster Randomized Trial Evaluating the Impact of Dual Bronchodilator with Add-On Sensor and Electronic Monitoring on Clinical Outcomes

2021· article· en· W3164539405 sur OpenAlexaff
David Price, Rupert Jones, Pascal Pfister, Hui Cao, Victoria Carter, Anu Kemppinen, Björn Holzhauer, Alan Kaplan, Allan Clark, David Halpin, Hilary Pinnock, James D. Chalmers, Job F. M. van Boven, Kai Michael Beeh, Κonstantinos Κostikas, Nicolás Roche, Omar S. Usmani, Paul Mastoridis

Notice bibliographique

RevuePragmatic and Observational Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPropeller HealthNovartis Pharma
Mots-clésMedicineCOPDMedical prescriptionRandomized controlled trialBronchodilatorInhalerExacerbationIntensive care medicineLamaClinical trialPsychological interventionIndacaterolHealth carePhysical therapyInternal medicineAsthmaNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Poor treatment adherence in COPD patients is associated with poor clinical outcomes and increased healthcare burden. Personalized approaches for adherence management, supported with technology-based interventions, may offer benefits to patients and providers but are currently unproven in terms of clinical outcomes as opposed to adherence outcomes. Methods: Maximizing Adherence and Gaining New Information For Your COPD (MAGNIFY COPD study), a pragmatic cluster randomized trial, aims to evaluate the impact of an adherence technology package (interventional package), comprising an adherence review, ongoing provision of a dual bronchodilator but with an add-on inhaler sensor device and a connected mobile application. This will compare time to treatment failure and other clinical outcomes in patients identified at high risk of exacerbations with historic poor treatment adherence as measured by prescription collection to mono/dual therapy over one year (1312 patients) versus usual care. Treatment failure is defined as the first occurrence of one of the following: (1) moderate/severe COPD exacerbation, (2) prescription of triple therapy (inhaled corticosteroid/long-acting β 2 -agonist/long-acting muscarinic antagonist [ICS/LABA/LAMA]), (3) prescription of additional chronic therapy for COPD, or (4) respiratory-related death. Adherence, moderate/severe exacerbations, respiratory-related healthcare resource utilization and costs, and intervention package acceptance rate will also be assessed. Eligible primary care practices (N=176) participating in the Optimum Patient Care Quality Improvement Program will be randomized (1:1) to either adherence support cluster arm (suitable patients already receiving or initiated Ultibro ® Breezhaler ® [indacaterol/glycopyrronium] will be offered interventional package) or the control cluster arm (suitable patients continue to receive usual clinical care). Patients will be identified and outcomes collected from anonymized electronic medical records within the Optimum Patient Care Research Database. On study completion, electronic medical record data will be re-extracted to analyze outcomes in both study groups. Registration Number: ISRCTN10567920. Conclusion: MAGNIFY will explore patient benefits of technology-based interventions for electronic adherence monitoring. Keywords: adherence monitoring, applications, chronic obstructive pulmonary disease, medication adherence, pragmatic randomized clinical trial, technology

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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