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Enregistrement W4384835423 · doi:10.2196/45915

A Multisite Electronic Health Record Integrated Remote Monitoring Intervention for Hypertension Improvement: Protocol for a Randomized Pragmatic Comparative Effectiveness Trial

2023· article· en· W4384835423 sur OpenAlexvenueno aff
David R. Lee, Matthew Chenoweth, Linh Chuong, Chad Villaflores, Miguel A. Cuevas, Sitaram Vangala, Jeff Borenstein, Hannah Kwak, Chidinma Chima-Melton, Maria Han, Samuel A. Skootsky, Therese Chan Tack, Linda Branagan, Heather Martin, Reshma Gupta, Linda Phan, Michael A. Sanchez, Mina M Malaak, Anna Dermenchyan, Kandyce N Pearson, Marine Altunyan, Peter F Barakat, Ray Pablo, Catherine A. Sarkisian

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on AgingUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthUniversity of California, Los AngelesOffice of the President, University of CaliforniaOmron HealthcareMount Zion Health FundBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésProtocol (science)Randomized controlled trialIntervention (counseling)MedicineElectronic health recordComputer scienceAlternative medicineNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hypertension is a major contributor to various adverse health outcomes. Although previous studies have shown the benefits of home blood pressure (BP) monitoring over office-based measurements, there is limited evidence comparing the effectiveness of whether a BP monitor integrated into the electronic health record is superior to a nonintegrated BP monitor. OBJECTIVE: In this paper, we describe the protocol for a pragmatic multisite implementation of a quality improvement initiative directly comparing integrated to nonintegrated BP monitors for hypertension improvement. METHODS: We will conduct a randomized, comparative effectiveness trial at 3 large academic health centers across California. The 3 sites will enroll a total of 660 participants (approximately n=220 per site), with 330 in the integrated BP monitor arm and 330 in the nonintegrated BP control arm. The primary outcome of this study will be the absolute difference in systolic BP in mm Hg from enrollment to 6 months. Secondary outcome measures include binary measures of hypertension (controlled vs uncontrolled), hypertension-related health complications, hospitalizations, and death. The list of possible participants will be generated from a central data warehouse. Randomization will occur after enrollment in the study. Participants will use their assigned BP monitor and join site-specific hypertension interventions. Cross-site learning will occur at regular all-site meetings facilitated by the University of California, Los Angeles Value-Based Care Research Consortium. A pre- and poststudy questionnaire will be conducted to further evaluate participants' perspectives regarding their BP monitor. Linear mixed effects models will be used to compare the primary outcome measure between study arms. Mixed effects logistic regression models will be used to compare secondary outcome measures between study arms. RESULTS: The study will start enrolling participants in the second quarter of 2023 and will be completed by the first half of 2024. Results will be published by the end of 2024. CONCLUSIONS: This pragmatic trial will contribute to the growing field of chronic care management using remote monitoring by answering whether a hypertension intervention coupled with an electronic health record integrated home BP monitor improves patients' hypertension better than a hypertension intervention with a nonintegrated BP monitor. The outcomes of this study may help health system decision makers determine whether to invest in integrated BP monitors for vulnerable patient populations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05390502; clinicaltrials.gov/study/NCT05390502. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/45915.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,011

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,280 · 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
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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