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Enregistrement W4400996143 · doi:10.1136/bmjopen-2024-085933

Assessing the effectiveness of “BETTER Women”, a community-based, primary care-linked peer health coaching programme for chronic disease prevention: protocol for a pragmatic, wait-list controlled, type 1 hybrid effectiveness-implementation trial

2024· article· en· W4400996143 sur OpenAlexafffundabout
Natasha Kithulegoda, Camille Williams, Aranee Senthilmurugan, Sabrina Aimola, John Atkinson, Ananya Banerjee, Farnaz Bazeghi, Jacqueline L. Bender, Susan Flynn, Lena Ghatage, Elaine Goulbourne, Eva Grunfeld, Ruth Heisey, Anjana Rao, Kaylyn Sutcliffe, Aïsha Lofters, Noah Ivers

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesCanadian Cancer SocietyMcGill UniversityUniversity of OttawaPublic Health OntarioOntario Institute for Cancer ResearchUniversity Health NetworkOttawa HospitalPrincess Margaret Cancer CentreCanadian Public Health AssociationWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPeter Gilgan FoundationCanadian Cancer SocietyUniversity of TorontoWomen's College HospitalPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineProtocol (science)Family medicineAlternative medicinePrimary careCoachingDiseaseMedical educationPublic healthPrimary preventionNursingPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Building on Existing Tools to Improve Cancer and Chronic Disease Prevention and Screening in Primary Care (BETTER) programme trains allied health professionals working in primary care settings to develop personalised chronic disease 'prevention prescriptions' with patients. However, maintenance of health behaviour changes is difficult without ongoing support. Sustainable options to enhance the BETTER programme and ensure accessibility to underserved populations are needed. We designed the BETTER Women programme, which uses a digital app to match patients with a trained peer health coach (PHC) who provides ongoing support for health behaviour change after receipt of a BETTER prevention prescription in primary care. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a type 1 hybrid implementation-effectiveness patient-randomised trial. Interested women aged 40-68 years will be recruited from three large, sociodemographically distinct primary care clinics (urban, suburban and rural). Patients will be randomised 1:1 to intervention or wait-list control after receipt of their BETTER prevention prescription. We will aim to recruit 204 patients per group (408 total). Effectiveness will be assessed by the primary outcome of targeted behaviours achieved for each participant at 6 months, consisting of three cancer screening tests (cervical, breast and colorectal) and four behavioural determinants of cancer and chronic disease (diet, smoking, alcohol use and physical activity). Data will be collected through patient survey and clinical chart review, measured at 3, 6 and 12 months. Implementation outcomes will be assessed through patient surveys and interviews with patients, peer health coaches and healthcare providers. An embedded economic evaluation will examine cost per quality-adjusted life-year and per additional health behavioural targets achieved. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by Women's College Hospital Research Ethics Board (REB), the Royal Victoria Regional Health Centre REB and the University of Toronto REB. All participants will provide informed consent prior to enrolment. Participation is voluntary and withdrawal will have no impact on the usual care received from their primary care provider. The results of this trial will be published in peer-reviewed journals and shared via conference presentations. Deidentified datasets will be shared on request, after publication of results. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT04746859.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,006
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0090,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,008

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,389 · 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 non 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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