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Enregistrement W3186619588 · doi:10.1177/20543581211032857

Voicing Individual Concerns for Engagement in Hemodialysis (VOICE-HD): A Mixed Method, Randomized Pilot Trial of Digital Health in Dialysis Care Delivery

2021· article· en· W3186619588 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Thompson, Kara Schick‐Makaroff, Aminu K. Bello, Marcello Tonelli, Natasha Wiebe, Robert Buzinski, Mark Courtney, Susan K. Szigety, Nikhil Shah, Clara Bohm

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreUniversity of LethbridgeUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineInterquartile rangeRandomized controlled trialHemodialysisNephrologyDialysisInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People receiving in-center hemodialysis (HD) have prioritized the need for more individualized health information and better communication with nephrologists. The most common setting for patient-nephrologist interactions is during the HD treatment, which is a time pressured setting that lacks privacy. OBJECTIVE: To facilitate effective communication in the hemodialysis (HD) unit, we evaluated the usability of a web application (web app) from both the patient and physician perspective. The main aim of the web app was to support patients in prioritizing their dialysis concerns outside of the clinical HD encounter. DESIGN: Mixed method, parallel arm, multi-site, pilot randomized controlled trial. SETTING: Two outpatient Canadian HD centers. PARTICIPANTS: Adult patients receiving in-center HD and their attending nephrologists. METHODS: Patients were randomized to either a web application or an active control (paper form) for logging concerns to be addressed at weekly encounters with the nephrologist over 8 weeks. Topics included: HD treatment, symptoms, modality, and medications. The primary outcome was usability, defined as effectiveness (engagement with the tool, frequency of submitted concerns, whether the concern was satisfactorily addressed) and satisfaction with the tool using a priori thresholds and explored in interviews with patients and nephrologists. RESULTS: 77 patients (30 women, median age 61, interquartile range [53,67], median 2 years [1,4] on dialysis) and 19 nephrologists (4 women, median age 46 [36,65]) were enrolled. Patient use of a digital device at baseline was low (20%). Engagement with the tool was 70% (web app) and 100% (paper) with a lower proportion of patients in the web app group submitting at least one concern over 8 weeks compared to the paper form group: 56.7% vs 87.9%. Weekly concerns were satisfactorily addressed in both groups and ≥70% of patients would continue to use the tools. For patients, both tools promoted preparation and participation in the encounter; however, only the web app facilitated greater privacy in relaying concerns. For most nephrologists, the tools were disruptive to their workflow and were perceived as unnecessary given existing processes and familiarity with patients. For future versions of the app, patients suggested more features to facilitate self-management and nephrologists suggested integration with health databases and multidisciplinary teams. LIMITATIONS: Tertiary setting may limit generalizability. CONCLUSIONS: ClinicalTrials.gov NCT03605875.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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