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Enregistrement W4394848392 · doi:10.1136/bmjopen-2023-078938

Chronic disease prevention and screening outcomes for patients with and without financial difficulty: a secondary analysis of the BETTER WISE cluster randomised controlled trial

2024· article· en· W4394848392 sur OpenAlexafffund
Kris Aubrey‐Bassler, Dhruvesh Patel, Carolina Fernandes, Aïsha Lofters, Denise Campbell‐Scherer, Christopher Meaney, Rahim Moineddin, Tracy Wong, Andrew D. Pinto, Melissa Shea‐Budgell, Kerry McBrien, Eva Grunfeld, Donna Manca

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchSt. Michael's HospitalAlberta HealthUniversity of CalgaryMemorial University of NewfoundlandCentre for Family MedicineUniversity of AlbertaGrey Nuns Community HospitalAlberta Health ServicesWomen's College HospitalCovenant HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)Cluster randomised controlled trialRandomized controlled trialPhysical therapyCluster (spacecraft)FinanceFamily medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Building on Existing Tools To improvE chronic disease pRevention and screening in primary care Wellness of cancer survIvorS and patiEnts (BETTER WISE) was designed to assess the effectiveness of a cancer and chronic disease prevention and screening (CCDPS) programme. Here, we compare outcomes in participants living with and without financial difficulty. DESIGN: Secondary analysis of a cluster-randomised controlled trial. SETTING: Patients of 59 physicians from 13 clinics enrolled between September 2018 and August 2019. PARTICIPANTS: 596 of 1005 trial participants who responded to a financial difficulty screening question at enrolment. INTERVENTION: 1-hour CCDPS visit versus usual care. OUTCOME MEASURES: Eligibility for a possible 24 CCDPS actions was assessed at baseline and the primary outcome was the percentage of eligible items that were completed at 12-month follow-up. We also compared the change in response to the financial difficulty screening question between baseline and follow-up. RESULTS: 55 of 265 participants (20.7%) in the control group and 69 of 331 participants (20.8%) in the intervention group reported living with financial difficulty. The primary outcome was 29% (95% CI 26% to 33%) for intervention and 23% (95% CI 21% to 26%) for control participants without financial difficulty (p=0.01). Intervention and control participants with financial difficulty scored 28% (95% CI 24% to 32%) and 32% (95% CI 27% to 38%), respectively (p=0.14). In participants who responded to the financial difficulty question at both time points (n=302), there was a net decrease in the percentage of participants who reported financial difficulty between baseline (21%) and follow-up (12%, p<0.001) which was similar in the control and intervention groups. The response rate to this question was only 51% at follow-up. CONCLUSION: The BETTER intervention improved uptake of CCDPS manoeuvres in participants without financial difficulty, but not in those living with financial difficulty. Improving CCDPS for people living with financial difficulty may require a different clinical approach or that social determinants be addressed concurrently with clinical and lifestyle needs or both. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ISRCTN21333761.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,279 · 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
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

Citations0
Publié2024
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