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Enregistrement W4404667584 · doi:10.1136/bmjopen-2024-084492

Evaluating the effectiveness of the Smart About Meds (SAM) mobile application among patients discharged from hospital: protocol of a randomised controlled trial

2024· article· en· W4404667584 sur OpenAlexafffundabout
Robyn Tamblyn, Bettina Habib, David L. Buckeridge, Daniala L. Weir, Rolan Alattar, Jessica Rogozinsky, Caroline Beauchamp, Rosalba Pupo, Susan J. Bartlett, Emily G. McDonald

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialEmergency medicineEmergency departmentPharmacistLogistic regressionPolypharmacyRegimenAdverse effectProtocol (science)Physical therapyFamily medicineIntensive care medicinePharmacyInternal medicineAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Almost half of patients discharged from hospital are readmitted or return to the emergency department (ED) within 90 days. Non-adherence to medication changes made during hospitalisation and the use of potentially inappropriate medications (PIMs) both contribute to postdischarge adverse events. We developed Smart About Meds (SAM), a patient-centred mobile application that targets medication non-adherence and PIMs use. This protocol describes a randomised controlled trial (RCT) to evaluate SAM. METHODS AND ANALYSIS: A pragmatic, stratified RCT will evaluate SAM among 3250 adult patients discharged from hospital. At discharge, consenting participants will be randomised 1:1 to usual care or SAM. SAM integrates novel patient-centred features with pharmacist monitoring to manage non-adherence to new medication regimens. SAM also notifies patients of PIMs in their regimen, with advice to discuss with their physician.Following discharge, patients will be followed for 90 days to measure the primary composite outcome of ED visits, hospital readmissions and death. Secondary outcomes will include primary adherence to medication changes, secondary adherence to disease-modifying medications, patient empowerment and health-related quality of life.The primary outcome will be analysed according to intention-to-treat. Multivariable logistic regression will estimate differences between treatment groups in the proportion of patients experiencing the primary outcome and will assess modification of intervention effects by hospital, unit, age, sex and comorbidity burden. With a sample size of 3250, the study will have 80% power to detect a 5% absolute reduction in the primary outcome. Binary and continuous secondary outcomes will be assessed using multivariable logistic and linear regression, respectively. ETHICS AND DISSEMINATION: The Research Ethics Board of the McGill University Health Centre in Montréal, Canada has approved this study. Results will be submitted for publication in a peer-reviewed journal and presented at scientific conferences. If effective, SAM will be made available in app stores. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT05371548.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,008
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,011

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,394 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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