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Enregistrement W4385798848 · doi:10.34067/kid.0000000000000229

Automated Digital Counseling Program (ODYSSEE-Kidney Health): A Pilot Study on Health-Related Quality of Life

2023· article· en· W4385798848 sur OpenAlexafffundabout
J. Wong, Grace J. Yang, Bourne L. Auguste, Stephanie W. Ong, Alexander G. Logan, Christopher T. Chan, Robert P. Nolan

Notice bibliographique

RevueKidney360 · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchSunnybrook Health Science CentrePublic Health OntarioToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesToronto General and Western Hospital Foundation
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Mental healthKidney diseasePhysical therapyLonelinessAnxietyFamily medicineGerontologyInternal medicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Feasibility of implementing an automated, scalable, digital self-care program for patients with CKD was established. The primary outcome of improvement in health-related quality of life improved with the ODYSSEE-Kidney Health program. A dose relationship was shown between program engagement tertile and improvement in 4-month outcomes. Background In-person counseling programs promote self-care behavior and health-related quality of life (HRQoL). ODYSSEE-Kidney Health (pr O moting health with D igitall Y based coun S eling for S elf-care b E havior and quality of lif E ; ODYSSEE-KH) is an automated, scalable, digital counseling program for patients with CKD. This open-label, single-arm pilot study tested the efficacy potential of the ODYSSEE-KH program to improve HRQoL in patients with CKD. Methods Adults with categories G3b to 5d CKD were recruited from nephrology clinics in Toronto, Canada. Patients ( N =29) received access to the ODYSSEE-KH program in conjunction with usual care. Generalized linear models and pairwise comparisons of mean change scores were conducted to assess the primary outcome: Mental Component Score (MCS) of the Kidney Disease Quality of Life–Short Form instrument. Secondary outcomes included the MCS Mental Health Scale, 36-Item Kidney Disease Quality of Life–Short Form, Generalized Anxiety Disorder Scale, Patient Health Questionnaire for depression, Enhancing Recovery in Coronary Heart Disease Social Support Instrument, and 3-Item Revised University of California, Los Angeles (UCLA) Loneliness Scale. Results The mean age of the patients was 53.5 years (SD=18.3); 35% were women; 56% were White; 93% had completed ≥postsecondary education; patients came from the Multi-Care Kidney Clinic ( n =9), Home Peritoneal Dialysis Unit ( n =12), and Home Hemodialysis Unit ( n =8); and 24 participants completed the 4-month end-of-study questionnaires. Outcomes were assessed according to tertiles of program log-on minutes: median (range)=67 (62–108), 212 (119–355), and 500 (359–1573) minutes, respectively. Patients in the highest tertile of engagement showed significant improvements on the MCS versus the moderate tertile group ( P = 0.01). Significant dose-response associations were observed for the MCS Mental Health Scale ( P < 0.05), KDQoL Burden on Kidney Disease ( P < 0.01), KDQoL Effect of Kidney Disease on Everyday Life ( P < 0.01), aggregated KDQoL Summary Scale ( P < 0.05), Generalized Anxiety Disorder Scale ( P < 0.01), Patient Health Questionnaire for Depression ( P < 0.05), Enhancing Recovery in Coronary Heart Disease Social Support Instrument ( P < 0.01), and 3-Item Revised UCLA Loneliness Scale ( P < 0.01). Conclusion The ODYSSEE-KH program demonstrated feasibility as an automated, scalable, digital self-care program for patients with CKD. There is evidence of its efficacy potential to improve HRQoL. Further evaluation with a larger sample is warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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