A Method to Deliver Automated and Tailored Intervention Content: 24-month Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of digital technologies and software allows for new opportunities to communicate and engage with research participants over time. When software is coupled with automation, we can engage with research participants in a reliable and affordable manner. Research Electronic Data Capture (REDCap), a browser-based software, has the capability to send automated text messages. This feature can be used to automate delivery of tailored intervention content to research participants in interventions, offering the potential to reduce costs and improve accessibility and scalability. OBJECTIVE: This study aimed to describe the development and use of 2 REDCap databases to deliver automated intervention content and communication to index participants and their partners (dyads) in a 2-arm, 24-month weight management trial, Partner2Lose. METHODS: Partner2Lose randomized individuals with overweight or obesity and cohabitating with a partner to a weight management intervention alone or with their partner. Two databases were developed to correspond to 2 study phases: one for weight loss initiation and one for weight loss maintenance and reminders. The weight loss initiation database was programmed to send participants (in both arms) and their partners (partner-assisted arm) tailored text messages during months 1-6 of the intervention to reinforce class content and support goal achievement. The weight maintenance and reminder database was programmed to send maintenance-related text messages to each participant (both arms) and their partners (partner-assisted arm) during months 7-18. It was also programmed to send text messages to all participants and partners over the course of the 24-month trial to remind them of group classes, dietary recall and physical activity tracking for assessments, and measurement visits. All text messages were delivered via Twilio and were unidirectional. RESULTS: Five cohorts, comprising 231 couples, were consented and randomized in the Partner2Lose trial. The databases will send 53,518 automated, tailored text messages during the trial, significantly reducing the need for staff to send and manage intervention content over 24 months. The cost of text messaging will be approximately US $450. Thus far, there is a 0.004% known error rate in text message delivery. CONCLUSIONS: Our trial automated the delivery of tailored intervention content and communication using REDCap. The approach described provides a framework that can be used in future behavioral health interventions to create an accessible, reliable, and affordable method for intervention delivery and engagement that requires minimal trial-specific resources and personnel time. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03801174; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03801174?term=NCT03801174.
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 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 | 0,020 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».