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Enregistrement W4289522070 · doi:10.2196/39887

Utilizing Real-time Technology to Assess the Impact of Home Environmental Exposures on Asthma Symptoms: Protocol for an Observational Pilot Study

2022· article· en· W4289522070 sur OpenAlexvenueno aff
Sharmilee M. Nyenhuis, Emily Cramer, Matthew Grande, Luz Huntington‐Moskos, Kathryn J. Krueger, Olivia Bimbi, Barbara J. Polivka, Kamal Eldeirawi

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésObservational studyAsthmaProtocol (science)MedicineObservational methods in psychologyEnvironmental healthAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background It is estimated that over 60% of adults with asthma have uncontrolled symptoms, representing a substantial health and economic impact. The effects of the home environment and exposure to volatile organic compounds (VOCs) and fine particulate matter (PM2.5) on adults with asthma remain unknown. In addition, methods currently used to assess the home environment do not capture real-time data on potentially modifiable environmental exposures or their effect on asthma symptoms. Objective The aims of this study are to (1) determine the feasibility and usability of ecological momentary assessment (EMA) to assess self-report residential environmental exposures and asthma symptoms, home monitoring of objective environmental exposures (total VOCs and PM2.5), and lung function in terms of forced expiratory volume in 1 second (FEV1%); (2) assess the frequency and level of residential environmental exposures (eg, disinfectants/cleaners, secondhand smoke) via self-reported data and home monitoring objective measures; (3) assess the level of asthma control as indicated by self-reported asthma symptoms and lung function; and (4) explore associations of self-reported and objective measures of residential environmental exposures with self-reported and objective measures of asthma control. Methods We will recruit 50 adults with asthma who have completed our online Global COVID-19 Asthma Study, indicated willingness to be contacted for future studies, reported high use of disinfectant/cleaning products, and have asthma that is not well controlled. Participants will receive an indoor air quality monitor and a home spirometer to measure VOCs, PM2.5, and FEV1%, respectively. EMA data will be collected using a personal smartphone and EMA software platform. Participants will be sent scheduled and random EMA notifications to assess asthma symptoms, environmental exposures, lung function, and mitigation strategies. After the 14-day data collection period, participants will respond to survey items related to acceptability, appropriateness, and feasibility. Results This study was funded in March 2021. We pilot tested our procedures and began recruitment in April 2022. The anticipated completion of the study is 2023. Conclusions Findings from this feasibility study will support a powered study to address the impact of home environmental exposures on asthma symptoms and develop tailored, home-based asthma interventions that are responsive to the changing home environment and home routines. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT05224076; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05224076 International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/39887

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,011

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 Opus0,422
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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