Technical Requirements, Design, and Automation Process for a Statewide Registry-Based Tailored Text Messaging System: Protocol for a Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tailored text messaging is a low-cost mobile health intervention approach shown to effectively improve self-care behaviors and clinical outcomes for patients with chronic cardiometabolic conditions. Given the ubiquitous nature of mobile phones, text messages have the potential to reach a large audience. However, automating and disseminating tailored text messages to large populations at low cost presents major logistical challenges that serve as barriers to implementation. OBJECTIVE: This study aimed to describe the protocol for a longitudinal observational study designed to assess the feasibility of an innovative approach for automating and disseminating personalized and tailored text messages to large populations at risk of cardiovascular events using a low-cost registry-based tailored text messaging system known as the Heart Health Messages (HHM) program. Further, it describes the technical requirements, architectural design, automation process, and challenges associated with program implementation. METHODS: Patients at high risk of cardiovascular diseases are identified using a statewide population health registry known as the Tennessee Population Data Network. Tailored invitation messages and enrollment surveys are sent to eligible patients via Twilio. Upon completion of the receipt of consent and enrollment forms, participants receive tailored text messages from a library of generic messages based on participant-selected frequency of message delivery (daily or every other day). In addition, participants receive monthly text-based check-in survey messages designed to assess intervention adherence and improvement in self-care. Participants are also sent quarterly follow-up surveys to update enrollment information and preferences. All enrolled participants will receive tailored text messages for a 12-month intervention period. RESULTS: Since the start of the program, 18,974 patients from 2 major health systems have met the inclusion criteria and were eligible for the HHM program. A total of 3 phases of HHM 1.0 have been implemented so far, reaching 225 eligible patients in phase 1, a total of 5288 patients in phase 2, and 13,461 patients in phase 3, with an enrollment of approximately 2% (n=4/225), 3% (n=137/5228), and 3% (n=350/13461), respectively. Efforts are underway to implement strategies in collaboration with the health systems to enhance the HHM program rollout and patient participation. CONCLUSIONS: The HHM program is a low-cost tailored text messaging intervention set for broader dissemination and potential replication. The program has the capacity to improve outcomes for people with chronic medical conditions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/62874.
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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 | 0,129 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,011 |
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.
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 ».