Who stop telemonitoring disease activity and who adhere: a prospective cohort study of patients with inflammatory arthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of frequent electronic patient reported outcome measures (ePRO's) enables monitoring disease activity at a distance (telemonitoring) in patients with inflammatory arthritis. However, telemonitoring studies report declining long-term adherence to reporting ePRO's, which may oppose the benefits of telemonitoring. Therefore, the objective was to investigate what factors are associated with (non-)adherence to telemonitoring with a weekly ePRO in patients with inflammatory arthritis (IA). METHODS: We performed a prospective cohort study in patients with rheumatoid arthritis (RA), psoriatic arthritis (PsA) and ankylosing spondylitis (AS) at Reade Amsterdam, The Netherlands. Patients telemonitored their disease activity weekly for 6 months with a modified Multidimensional Health Assessment Questionnaire completed in a smartphone application. The primary outcome was time to dropout, defined as ≥ 4 weeks of consecutively nonresponse. Based on literature and through expert meetings, a predefined set of 13 baseline factors were selected to assess the association with time to dropout through a multivariable Cox-regression analysis. RESULTS: A total of 220 consecutive patients were included (mean age 54, SD 12; 55% females; 99 RA, 81 PsA, and 40 AS). A total of 141 patients (64%) dropped out, with a median time to dropout of 17 weeks (IQR 9-26). Women had a significant higher chance to dropout over 6 months compared to men (HR 1.58, 95% CI 1.06-2.36). CONCLUSION: In the set of investigated factors, women stopped reporting the weekly ePRO sooner than men. Future focus group discussions will be performed to investigate the reasons for dropout, and in specific why women dropped out sooner. Trial registration This trials was prospectively registered at www.trialregister.nl (NL8414).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».