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Enregistrement W3201095058 · doi:10.2196/31578

Improving the Follow-up Rate for Pediatric Patients (0-16 years) of an Eye Hospital in Nepal: Protocol for a Public Health Intervention Study

2021· article· en· W3201095058 sur OpenAlexvenueno aff
Manisha Shrestha, Gopal Bhandari, Suresh Kumar Rathi, Anirudh Gaurang Gudlavalleti, Binod Pandey, Ramesh Ghimire, Daman Ale, Sajani Kayastha, Daya Shankar Chaudhary, Raghunandan Byanju

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSeva Foundation
Mots-clésMedicinePhonePsychological interventionIntervention (counseling)Text messagingFamily medicineShort Message ServicePublic healthText messageMedical emergencyPediatricsNursingInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The follow-up of pediatric patients ensures regular ocular morbidity monitoring and better treatment outcome. Hiralal Santudevi Pradhan Institute of Ophthalmic Science (Bharatpur Eye Hospital [BEH]) noticed that the follow-up rate was only 22% among its pediatric patients. Several factors like lack of awareness and forgetfulness among patients may contribute to a lower number of follow-up visits. Therefore, BEH decided to find if counseling and reminders through SMS text messaging and phone calls would improve the follow-up rates. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the impact of interventions like counseling and reminder SMS text messaging and phone calls in improving the follow-up rate of pediatric patients. METHODS: This is a public health intervention study being conducted using quantitative analysis. All children (0-16 years) with ocular conditions requiring at least 3 follow-up visits in the study period will be included. In all, 264 participants will be allocated to 3 groups: routine standard care, counseling, and reminders with SMS text messaging and phone calls. In counseling, patients will take part in 20-minute counseling sessions with trained counselors at each visit, and information leaflets will be provided to them. In the reminder SMS text messaging and phone call group, patients will receive an SMS text message 3 days prior and a phone call 1 day prior to their scheduled visits. Patients attending within 2 days of the scheduled date will be considered compliant to follow-up. The proportion of patients completing all the follow-up visits in each group will be assessed. Informed consent will be taken from parents and children. Univariate and multivariate analyses will be conducted. RESULTS: The ethical approval for this study has been obtained from the Ethical Review Board (ERB) of Nepal Health Research Council (ERB protocol registration #761/2020 P). The data collection was initiated on January, 24, 2021, but due to the COVID-19 pandemic, as of September 2021, we have only been able to enroll 154 of the planned 264 participants (58.3% of the sample size). CONCLUSIONS: This study will reliably document not only the factors associated with follow-up rate through an intervention package (counseling and reminders through SMS text messaging and phone calls) but also the cost effectiveness of the intervention package, which can be applied in all the departments of the hospital. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04837534; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04837534. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/31578.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,005

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,311 · 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 non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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