Validation of a Musculoskeletal Digital Assessment Routing Tool: Protocol for a Pilot Randomized Crossover Noninferiority Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Musculoskeletal conditions account for 16% of global disability, resulting in a negative effect on millions of patients and an increasing demand for health care use. Digital technologies to improve health care outcomes and efficiency are considered a priority; however, innovations are rarely tested with sufficient rigor in clinical trials, which is the gold standard for clinical proof of safety and efficacy. We have developed a new musculoskeletal digital assessment routing tool (DART) that allows users to self-assess and be directed to the right care. DART requires validation in a real-world setting before implementation. OBJECTIVE: This pilot study aims to assess the feasibility of a future trial by exploring the key aspects of trial methodology, assessing the procedures, and collecting exploratory data to inform the design of a definitive randomized crossover noninferiority trial to assess DART safety and effectiveness. METHODS: We will collect data from 76 adults with a musculoskeletal condition presenting to general practitioners within a National Health Service (NHS) in England. Participants will complete both a DART assessment and a physiotherapist-led triage, with the order determined by randomization. The primary analysis will involve an absolute agreement intraclass correlation (A,1) estimate with 95% CI between DART and the clinician for assessment outcomes signposting to condition management pathways. Data will be collected to allow the analysis of participant recruitment and retention, randomization, allocation concealment, blinding, data collection process, and bias. In addition, the impact of trial burden and potential barriers to intervention delivery will be considered. The DART user satisfaction will be measured using the system usability scale. RESULTS: A UK NHS ethics submission was done during June 2021 and is pending approval; recruitment will commence in early 2022, with data collection anticipated to last for 3 months. The results will be reported in a follow-up paper in 2022. CONCLUSIONS: This study will inform the design of a randomized controlled crossover noninferiority study that will provide evidence concerning mobile health DART system clinical signposting in an NHS setting before real-world implementation. Success should produce evidence of a safe, effective system with good usability, potentially facilitating quicker and easier patient access to appropriate care while reducing the burden on primary and secondary care musculoskeletal services. This rigorous approach to mobile health system testing could be used as a guide for other developers of similar applications. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04904029; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04904029. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/31541.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».