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Enregistrement W4390266807 · doi:10.2196/52872

Follow-Up of Patients With Axial Spondyloarthritis in Specialist Health Care With Remote Monitoring and Self-Monitoring Compared With Regular Face-to-Face Follow-Up Visits (the ReMonit Study): Protocol for a Randomized, Controlled Open-Label Noninferiority Trial

2023· article· en· W4390266807 sur OpenAlexvenueno aff
Inger Jorid Berg, Anne Therese Tveter, Gunnstein Bakland, Sarah Hakim, Eirik Klami Kristianslund, Siri Lillegraven, Gary J. Macfarlane, Ellen Moholt, Sella Aarrestad Provan, Joseph Sexton, Emil Eirik Kvernberg Thomassen, Annette de Thurah, Laure Gossec, Espen A Haavardsholm, Nina Østerås

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelse Sør-Øst RHFDiakonhjemmet
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialAnkylosing spondylitisPhysical therapyDiseaseDisease monitoringSelf-monitoringTelemedicineFace-to-faceSpondylitisPatient satisfactionHealth careBASDAIDisease managementInternal medicineSurgeryPsoriatic arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with chronic inflammatory joint diseases such as axial spondyloarthritis have traditionally received regular follow-up in specialist health care to maintain low disease activity. The follow-up has been organized as prescheduled face-to-face visits, which are time-consuming for both patients and health care professionals. Technology has enabled the remote monitoring of disease activity, allowing patients to self-monitor their disease and contact health care professionals when needed. Remote monitoring or self-monitoring may provide a more personalized follow-up, but there is limited research on how these follow-up strategies perform in maintaining low disease activity, patient satisfaction, safety, and cost-effectiveness. OBJECTIVE: The Remote Monitoring in Axial Spondyloarthritis (ReMonit) study aimed to assess the effectiveness of digital remote monitoring and self-monitoring in maintaining low disease activity in patients with axial spondyloarthritis. METHODS: The ReMonit study is a 3-armed, single-site, randomized, controlled, open-label noninferiority trial including patients with axial spondyloarthritis with low disease activity (Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score <2.1) and on stable treatment with a tumor necrosis factor inhibitor. Participants were randomized 1:1:1 to arm A (usual care, face-to-face visits every sixth month), arm B (remote monitoring, monthly digital registration of patient-reported outcomes), or arm C (patient-initiated care, self-monitoring, no planned visits during the study period). The primary end point was disease activity measured with the Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score, evaluated at 6, 12, and 18 months. We aimed to include 240 patients, 80 in each arm. Secondary end points included other measures of disease activity, patient satisfaction, safety, and cost-effectiveness. RESULTS: The project is funded by the South-Eastern Norway Regional Health Authority and Centre for the treatment of Rheumatic and Musculoskeletal Diseases (REMEDY), Diakonhjemmet Hospital, Norway. Enrollment started in September 2021 and was completed with 242 patients by June 2022. The data collection will be completed in December 2023. CONCLUSIONS: To our knowledge, this trial will be among the first to evaluate the effectiveness, safety, and cost-effectiveness of remote digital monitoring and self-monitoring of patients with axial spondyloarthritis compared with usual care. Hence, the ReMonit study will contribute important knowledge to personalized follow-up strategies for patients with axial spondyloarthritis. These results may also be relevant for other patient groups with inflammatory joint diseases. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05031767; hpps://www.clinicaltrials.gov/study/NCT05031767. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/52872.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,007

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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