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Enregistrement W3165836947 · doi:10.2196/25548

Efficacy and Safety of Text Messages Targeting Adherence to Cardiovascular Medications in Secondary Prevention: TXT2HEART Colombia Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3165836947 sur OpenAlexvenueno aff
Anderson Bermon, Ana Fernanda Uribe, Paula Fernanda Pérez Rivero, David Prieto‐Merino, José F Saaibi, Federico Arturo Silva, Diana Ivonne Canon, Karol Melissa Castillo-Gonzalez, Diana Isabel Cáceres Rivera, Elizabeth Guío, Karen Janneth Meneses-Castillo, Alberto Castillo-Meza, Lou Atkins, Robert Horne, Elizabeth Murray, Norma C. Serrano, Caroline Free, Juan P. Casas, Pablo Perel

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversidad Pontificia Bolivariana
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialText messagingFamily medicineInternal medicineInternet privacyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) is the leading cause of mortality worldwide, with a prevalence of approximately 100 million patients. There is evidence that antiplatelet agents and antihypertensive medications could reduce the risk of new vascular events in this population; however, treatment adherence is very low. An SMS text messaging intervention was recently developed based on behavior change techniques to increase adherence to pharmacological treatment among patients with a history of ASCVD. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the efficacy and safety of an SMS text messaging intervention to improve adherence to cardiovascular medications in patients with ASCVD. METHODS: A randomized controlled clinical trial for patients with a prior diagnosis of cardiovascular events, such as acute myocardial infarction, unstable angina, cerebrovascular disease, or peripheral artery disease, in one center in Colombia was conducted. Patients randomized to the intervention arm were assigned to receive SMS text messages daily for the first 4 weeks, 5 SMS text messages on week 5, 3 SMS text messages each in weeks 6 and 7, and 1 SMS text message weekly from week 8 until week 52. In contrast, patients in the control arm received a monthly SMS text message reminding them of the next study appointment and the importance of the study, requesting information about changes in their phone number, and thanking them for participating in the study. The primary endpoint was the change in low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) levels, whereas the secondary endpoints were the changes in thromboxane B2 levels, heart rate, systolic and diastolic blood pressure, medication adherence, cardiac and noncardiac mortality, and hospitalization. Linear regression analyses and bivariate tests were performed. RESULTS: Of the 930 randomized patients, 805 (86.5%) completed follow-up and were analyzed for the primary endpoint. There was no evidence that the intervention changed the primary outcome (LDL-C levels; P=.41) or any of the secondary outcomes evaluated (all P>.05). There was also no evidence that the intervention was associated with adverse events. CONCLUSIONS: In this study, there was no evidence that a behavior modification intervention delivered by SMS text messaging improved LDL-C levels, blood pressure levels, or adherence at 12 months. More research is needed to evaluate whether different SMS text messaging strategies, including personalized messages and different timings, are effective; future studies should include mixed methods to better understand why, for whom, and in which context (eg, health system or social environment) SMS text messaging interventions work (or not) to improve adherence in patients with ASCVD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03098186; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03098186. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1136/bmjopen-2018-028017.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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