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Enregistrement W4396235055 · doi:10.2196/preprints.50855

Digital Self-Management Platform for Adult Asthma: Randomized Attention-Placebo Controlled Trial (Preprint)

2023· preprint· en· W4396235055 sur OpenAlexaff
Aaron Kandola, Kyra Edwards, Joris Straatman, Bettina Dührkoop, Bettina Hein, Joseph Hayes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensVictoria Park
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRandomized controlled trialPlaceboAsthmaMedicinePhysical therapySelf-managementComputer scienceInternal medicineAlternative medicineWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Asthma is one of the most common chronic conditions worldwide, with a substantial individual and health care burden. Digital apps hold promise as a highly accessible, low-cost method of enhancing self-management in asthma, which is critical to effective asthma control. OBJECTIVE We conducted a fully remote randomized controlled trial (RCT) to assess the efficacy of juli, a commercially available smartphone self-management platform for asthma. METHODS We conducted a pragmatic single-blind, RCT of juli for asthma management. Our study included participants aged 18 years and older who self-identified as having asthma and had an Asthma Control Test (ACT) score of 19 or lower (indicating uncontrolled asthma) at the beginning of the trial. Participants were randomized (1:1 ratio) to receive juli for 8 weeks or a limited attention-placebo control version of the app. The primary outcome measure was the difference in ACT scores after 8 weeks. Secondary outcomes included remission (ACT score greater than 19), minimal clinically important difference (an improvement of 3 or more points on the ACT), worsening of asthma, and health-related quality of life. The primary analysis included participants using the app for 8 weeks (per-protocol analysis), and the secondary analysis used a modified intention-to-treat (ITT) analysis. RESULTS We randomized 411 participants between May 2021 and April 2023: a total of 152 (37%) participants engaged with the app for 8 weeks and were included in the per-protocol analysis, and 262 (63.7%) participants completed the week-2 outcome assessment and were included in the modified ITT analysis. Total attrition between baseline and week 8 was 259 (63%) individuals. In the per-protocol analysis, the intervention group had a higher mean ACT score (17.93, SD 4.72) than the control group (16.24, SD 5.78) by week 8 (baseline adjusted coefficient 1.91, 95% CI 0.31-3.51; P=.02). Participants using juli had greater odds of achieving or exceeding the minimal clinically important difference at 8 weeks (adjusted odds ratio 2.38, 95% CI 1.20-4.70; P=.01). There were no between group differences in the other secondary outcomes at 8 weeks. The results from the modified ITT analyses were similar. CONCLUSIONS Users of juli had improved asthma symptom control over 8 weeks compared with users of a version of the app with limited functionality. These findings suggest that juli is an effective digital self-management platform that could augment existing care pathways for asthma. The retention of patients in RCTs and real-world use of digital health care apps is a major challenge. CLINICALTRIAL International Standard Randomised Controlled Trial Number (ISRCTN) registry ISRCTN87679686; https://www.isrctn.com/ISRCTN87679686

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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