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Enregistrement W4388981763 · doi:10.2196/49590

Comparing the Efficacy of Targeted and Blast Portal Messaging in Message Opening Rate and Anticoagulation Initiation in Patients With Atrial Fibrillation in the Preventing Preventable Strokes Study II: Prospective Cohort Study

2023· article· en· W4388981763 sur OpenAlexvenueno aff
Alok Kapoor, Parth Patel, Soumya Chennupati, Daniel Mbusa, Hammad Sadiq, Sanjeev Rampam, Robert Leung, Megan Miller, Kevin Rivera Vargas, Patrick Fry, Mary Martin Lowe, Christina Catalano, Charles Harrison, John N. Catanzaro, Sybil L. Crawford, Anne Marie Smith

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationPatient portalCohortStroke (engine)Medical emergencyPatient educationEmergency medicineInternal medicineFamily medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The gap in anticoagulation use among patients with atrial fibrillation (AF) is a major public health threat. Inadequate patient education contributes to this gap. Patient portal–based messaging linked to educational materials may help bridge this gap, but the most effective messaging approach is unknown. Objective This study aims to compare the responsiveness of patients with AF to an AF or anticoagulation educational message between 2 portal messaging approaches: sending messages targeted at patients with upcoming outpatient appointments 1 week before their scheduled appointment (targeted) versus sending messages to all eligible patients in 1 blast, regardless of appointment scheduling status (blast), at 2 different health systems: the University of Massachusetts Chan Medical School (UMass) and the University of Florida College of Medicine-Jacksonville (UFL). Methods Using the 2 approaches, we sent patient portal messages to patients with AF and grouped patients by high-risk patients on anticoagulation (group 1), high-risk patients off anticoagulation (group 2), and low-risk patients who may become eligible for anticoagulation in the future (group 3). Risk was classified based on the congestive heart failure, hypertension, age ≥75 years, diabetes mellitus, stroke, vascular disease, age between 65 and 74 years, and sex category (CHA2DS2-VASc) score. The messages contained a link to the Upbeat website of the Heart Rhythm Society, which displays print and video materials about AF and anticoagulation. We then tracked message opening, review of the website, anticoagulation use, and administered patient surveys across messaging approaches and sites using Epic Systems (Epic Systems Corporation) electronic health record data and Google website traffic analytics. We then conducted chi-square tests to compare potential differences in the proportion of patients opening messages and other evaluation metrics, adjusting for potential confounders. All statistical analyses were performed in SAS (version 9.4; SAS Institute). Results We sent 1686 targeted messages and 1450 blast messages. Message opening was significantly higher with the targeted approach for patients on anticoagulation (723/1156, 62.5% vs 382/668, 57.2%; P=.005) and trended the same in patients off anticoagulation; subsequent website reviews did not differ by messaging approach. More patients off anticoagulation at baseline started anticoagulation with the targeted approach than the blast approach (adjusted percentage 9.3% vs 2.1%; P<.001). Conclusions Patients were more responsive in terms of message opening and subsequent anticoagulation initiation with the targeted approach.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

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