Developing and Evaluating a Bundled Digital Tool to Improve Complex Care and Self-management of Patients with Inflammatory Bowel Disease: Protocol for a Hybrid Effectiveness-Implementation Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Individuals with inflammatory bowel disease (IBD) require comprehensive care to address the physical and psychosocial burden of their disease. The demand for IBD care often exceeds availability, resulting in delayed access and suboptimal management. Self-management tools can help address this gap by empowering patients to be more engaged in managing their disease. OBJECTIVE To design and implement a bundled digital health tool, MyIBDToolkit, to improve the quality of care and self-management for patients with IBD. METHODS A bundled digital health tool, MyIBDToolkit, will be integrated into our provincial electronic health record system. Using a type 2 hybrid effectiveness-implementation design, we will evaluate the effect of MyIBDToolkit on reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance. We will use healthcare administrative records to assess outcomes in these five areas, including healthcare utilization and access to IBD care. We aim to reach 10,000 patients across Alberta, Canada, within 3 years. RESULTS In preparation for the pilot launch, we have identified key stakeholders and developed strategies to assess their readiness for MyIBDToolkit. We are also collecting mixed-methods data from patients to explore potential barriers and facilitators to using MyIBDToolkit. The first phase of MyIBDToolkit’s launched in October 2024. CONCLUSIONS MyIBDToolkit can potentially reduce the burden of IBD on patients, providers, and the healthcare system. By evaluating the effectiveness and the implementation of MyIBDToolkit, we aim to achieve immediate and sustained improvements to IBD care in Alberta.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,063 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».