Kidney Beam-A Cost-Effective Digital Intervention to Improve Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Background There is inequity in provision of physical rehabilitation services for people living with chronic kidney disease (CKD). The Kidney BEAM trial evaluated the clinical value and cost effectiveness of a physical activity digital health intervention in CKD. Methods In a single-blind, 11 centre, randomised controlled trial, 340 adult participants with CKD were randomly assigned to either the Kidney BEAM physical activity digital health intervention or a waitlist control. This study assesses the difference in the Kidney Disease Quality of Life Short Form 1.3 Mental Component Summary (KDQoL-SF1.3 MCS) between intervention and control groups at 6 months, and cost-effectiveness of the intervention. Results At 6 months there was a significant difference in mean adjusted change in KDQoL MCS score between Kidney BEAM and waitlist control (intention-to-treat adjusted mean: 5.9 {95% confidence interval: 4.4 to 7.5} arbitrary units, p<0.0001), and a 93% and 98% chance of the intervention being cost-effective at a willingness to pay threshold of £20,000 and £30,000 per quality-adjusted life year gained. Conclusion The Kidney BEAM physical activity digital health intervention is a clinically valuable and cost-effective means to improve mental health related quality of life in people with CKD (trial registration no. NCT04872933).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».