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Enregistrement W4221028497 · doi:10.2196/preprints.37900

Impact of a Cloud-based Clinical Decision Support System for Addressing Physical Activity and/or Healthy Eating during Smoking Cessation Treatment: Hybrid Type I Randomized Controlled Trial (Preprint)

2022· preprint· en· W4221028497 sur OpenAlexaboutno aff
Nadia Minian, Mathangee Lingam, Rahim Moineddin, Kevin E. Thorpe, Scott Veldhuizen, Rosa Dragonetti, Laurie Zawertailo, Valerie H. Taylor, Margaret Hahn, Wayne K. deRuiter, Osnat C. Melamed, Peter Selby

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSmoking cessationRandomized controlled trialPsychological interventionPhysical activityPhysical therapyFamily medicinePedometerAbstinenceNursingPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND People who smoke also have other risk factors for chronic disease such as sedentary behaviours and poor diet. Usual practice is to address smoking with the exclusion of these other behaviours. Clinical decision support systems (CDSS) are a promising resource to effectively support health care practitioners integrate interventions for diet and physical activity as part of their smoking cessation programming. OBJECTIVE The aims of this study are to: (1) assess whether adding a CDSS for physical activity and diet to a smoking cessation program affects smoking cessation outcomes, and (2) assess the implementation of the study. METHODS We conducted a pragmatic, hybrid type I effectiveness/implementation trial with 232 team-based primary care practices in Ontario Canada from November 2019 to May 2021. We measured the effectiveness of the CDSS using a two-arm randomized control trial comparing a CDSS for addressing physical activity and diet as part of a smoking cessation program with treatment as usual, and used the RE-AIM Framework to measure implementation outcomes. RESULTS In total, 5331 smokers did not meet the recommended Canadian guidelines for physical activity and/or fruit/vegetable consumption were enrolled in this study). We randomized 2599 people to the control group and 2732 to the intervention group. At the six month follow-up, 552 of 2020 respondents (27.3%) in the control arm and 634 of 2137 respondents (29.7%) in the intervention arm reported abstinence from tobacco. After multiple imputation, these proportions were 25.9% (95% CI = 24.2%, 27.6%) and 28.0% (95% CI = 26.1%, 29.8%), respectively, corresponding to an absolute group difference of 2.1% (95% CI = -0.5%, 4.6%). This difference did not meet our threshold for significance (F(1, 1000.42)=2.43, p=0.12). From baseline to six month follow-up, mean exercise minutes changed from 32 to 113 in the control arm and from 32 to 110 in the intervention arm (group effect: B = -3.7 minutes, 95% CI = -17.8, 10.4, p=0.61). For servings of fruit and vegetables, group means changed from 2.52 at baseline to 2.45 at six month in the control group and from 2.64 to 2.42 in the intervention group (incidence rate ratio for intervention group = 0.98, 95% CI = 0.93, 1.02, p=0.35). CONCLUSIONS Our study findings illustrate that the introduction of a CDSS that guides health care practitioners to address multiple health behaviours among their patients did not negatively affect smoking cessation outcomes and did not have a significant impact on participants’ physical activity nor fruit/vegetable consumption. Although there are still challenges that need to be addressed, thoughtful implementation of CDSS could transform the smoking cessation program into a more holistic program in primary care. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov (NCT04223336). https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04223336 INTERNATIONAL REGISTERED REPORT RR2-10.2196/19157

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)0,006
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,389 · 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

Citations0
Publié2022
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