Effectiveness of an online self-management tool for people with rheumatoid arthritis: a research protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background. Active self-management is a process where patients are fully engaged in managing their health in daily life by having access to contextualized health data and tailored guidance to support a healthy lifestyle. The current study aims to determine whether an e-health intervention which incorporates symptom/disease activity monitoring and physical activity counselling can improve self-management ability in patients with rheumatoid arthritis (RA). Methods. The Empowering active self-management of arthritis: Raising the bar with OPERAS (an On-demand Program to EmpoweR Active Self-management) project is a randomized controlled trial which uses a delayed control design. 134 participants with RA will be randomized to either start the intervention immediately (Immediate Group) or start 6 months later (Delayed Group). The intervention involves: 1) use of a Fitbit-compatible web app to record and monitor their RA disease activity, symptoms and time spent on physical activity and a Fitbit; 2) group education and individual counselling by a physiotherapist (PT), and 3) 6 phone calls with a PT. The primary outcome measure is self-management ability measured by the Patient Activation Measure. Secondary outcome measures include disease status, fatigue, pain, depressive symptoms, and characteristics of habitual behavior. In addition, time spent in physical activity and sedentary activity with a wearable multi-sensor device (SenseWear Mini). Following the 6-month intervention, we will interview a sample of participants to examine their experiences with the intervention. Discussion. The results of this study will help to determine whether this technology-enhanced self-management intervention improves self-management ability and their health outcomes for people living with RA. A limitation of this study is that participants will need to self-report their symptoms, disease status, and treatment use through questionnaires on the OPERAS web app. The user-friendly interface, reminder emails from the research staff, and tailored guidance from PTs will encourage participants to actively engage with the app. Trial Registration. Date of last update in ClinicalTrials.gov: January 2, 2019 ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03404245
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».