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Enregistrement W4389339838 · doi:10.2196/48767

Recruitment Strategies in the Integration of Mobile Health Into Sickle Cell Disease Care to Increase Hydroxyurea Utilization Study (meSH): Multicenter Survey Study

2023· article· en· W4389339838 sur OpenAlexvenueno aff
Chinonyelum Nwosu, Hamda Khan, Rita Masese, Judith M. Nocek, Siera Gollan, Taniya Varughese, Sarah Bourne, Cindy Clesca, Sara Jacobs, Ana A. Baumann, Lisa M. Klesges, Nirmish Shah, Jane S. Hankins, Matthew P. Smeltzer

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteAustralian Government
Mots-clésDiseaseMedicineIntensive care medicineHealth careInternal medicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hydroxyurea is an evidence-based disease-modifying therapy for sickle cell disease (SCD) but is underutilized. The Integration of Mobile Health into Sickle Cell Disease Care to Increase Hydroxyurea Utilization (meSH) multicenter study leveraged mHealth to deliver targeted interventions to patients and providers. SCD studies often underenroll; and recruitment strategies in the SCD population are not widely studied. Unanticipated events can negatively impact enrollment, making it important to study strategies that ensure adequate study accrual. OBJECTIVE: The goal of this study was to evaluate enrollment barriers and the impact of modified recruitment strategies among patients and providers in the meSH study in response to a global emergency. METHODS: Recruitment was anticipated to last 2 months for providers and 6 months for patients. The recruitment strategies used with patients and providers, new recruitment strategies, and recruitment rates were captured and compared. To document recruitment adaptations and their reasons, study staff responsible for recruitment completed an open-ended 9-item questionnaire eliciting challenges to recruitment and strategies used. Themes were extrapolated using thematic content analysis. RESULTS: Total enrollment across the 7 sites included 89 providers and 293 patients. The study acceptance rate was 85.5% (382/447) for both patients and providers. The reasons patients declined participation were most frequently a lack of time and interest in research, while providers mostly declined because of self-perceived high levels of SCD expertise, believing they did not need the intervention. Initially, recruitment involved an in-person invitation to participate during clinic visits (patients), staff meetings (providers), or within the office (providers). We identified several important recruitment challenges, including (1) lack of interest in research, (2) lack of human resources, (3) unavailable physical space for recruitment activities, and (4) lack of documentation to verify eligibility. Adaptive strategies were crucial to alleviate enrollment disruptions due to the COVID-19 pandemic. These included remote approaching and consenting (eg, telehealth, email, and telephone) for patients and providers. Additionally, for patients, recruitment was enriched by simplification of enrollment procedures (eg, directly approaching patients without a referral from the provider) and a multitouch method (ie, warm introductions with flyers, texts, and patient portal messages). We found that patient recruitment rates were similar between in-person and adapted (virtual with multitouch) approaches (167/200, 83.5% and 126/143, 88.1%, respectively; P=.23). However, for providers, recruitment was significantly higher for in-person vs remote recruitment (48/50, 96% and 41/54, 76%, respectively, P<.001). CONCLUSIONS: We found that timely adaptation in recruitment strategies secured high recruitment rates using an assortment of enriched remote recruitment strategies. Flexibility in approach and reducing the burden of enrollment procedures for participants aided enrollment. It is important to continue identifying effective recruitment strategies in studies involving patients with SCD and their providers and the impact and navigation of recruitment challenges. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.Gov NCT03380351; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03380351. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/16319.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,335 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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