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Enregistrement W3213723875 · doi:10.2196/32918

Supporting People With Type 2 Diabetes in the Effective Use of Their Medicine Through Mobile Health Technology Integrated With Clinical Care to Reduce Cardiovascular Risk: Protocol for an Effectiveness and Cost-effectiveness Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3213723875 sur OpenAlexaffvenue
Andrew Farmer, Louise Jones, Nikki Newhouse, Cassandra Kenning, Nicola Williams, Chi Yuan, Yvonne Kiera Bartlett, Catrin Plumpton, Jenny McSharry, Rachel Cholerton, Emily Holmes, Stephanie Robinson, Julie Allen, Bernard Gudgin, Carmelo Velardo, Heather Rutter, Rob Horne, Lionel Tarassenko, Veronika Williams, Louise Locock, Rustam Rea, Ly‐Mee Yu, Dyfrig Hughes, Peter Bower, David French

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialIntervention (counseling)Type 2 diabetesmHealthMobile phoneTest (biology)PopulationeHealthClinical trialCost effectivenessFamily medicineHealth carePsychological interventionPhysical therapyNursingDiabetes mellitusRisk analysis (engineering)Environmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 2 diabetes is a common lifelong condition that affects over 400 million people worldwide. The use of effective medications and active self-management can reduce the risk of serious complications. However, people often have concerns when starting new medications and face difficulties in taking their medications regularly. Support provided by brief messages delivered through mobile phone-based SMS text messages can be effective in some long-term conditions. We have identified promising behavior change techniques (BCTs) to promote medication adherence in this population via a systematic review and developed SMS text messages that target these BCTs. Feasibility work has shown that these messages have fidelity to intended BCTs, are acceptable to patients, and are successful in changing the intended determinants of medication adherence. We now plan to test this intervention on a larger scale in a clinical trial. OBJECTIVE: The aim of this trial is to determine the effectiveness and cost-effectiveness of this intervention for reducing cardiovascular risk in people with type 2 diabetes by comparing it with usual care. METHODS: The trial will be a 12-month, multicenter, individually randomized controlled trial in primary care and will recruit adults (aged ≥35 years) with type 2 diabetes in England. Consenting participants will be randomized to receive short SMS text messages intended to affect a change in medication adherence 3 to 4 times per week in addition to usual care. The aim is to test the effectiveness and cost-effectiveness of the intervention when it is added to usual care. The primary clinical outcome will be a composite cardiovascular risk measure. Data including patient-reported measures will be collected at baseline, at 13 and 26 weeks, and at the end of the 12-month follow-up period. With 958 participants (479 in each group), the trial is powered at 92.5% to detect a 4-percentage point difference in cardiovascular risk. The analysis will follow a prespecified plan. A nested quantitative and qualitative process analysis will be used to examine the putative mechanisms of behavior change and wider contextual influences. A health economic analysis will be used to assess the cost-effectiveness of the intervention. RESULTS: The trial has completed the recruitment phase and is in the follow-up phase. The publication of results is anticipated in 2024. CONCLUSIONS: This trial will provide evidence regarding the effectiveness and cost-effectiveness of this intervention for people with type 2 diabetes. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN15952379; https://www.isrctn.com/ISRCTN15952379. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/32918.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,012
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,010

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,399 · 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
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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