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Enregistrement W4409241040 · doi:10.2196/68676

Enrollment and Retention Outcomes from the Veterans Health Administration for a Remote Digital Health Study: Multisite Observational Study

2025· article· en· W4409241040 sur OpenAlexvenueno aff
Jaclyn Pagliaro, Lauren Wash, Ka Ly, Jenny Mathew, Alison Leibowitz, Rosa M. Cabrera

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintAdministration (probate law)MedicineGerontologyPolitical scienceComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical trials of remote patient monitoring (RPM) technology are well-suited to remote studies, for which patients complete key procedures online. However, remote digital health studies often suffer from low enrollment and retention, threatening the successful achievement of study outcomes and wasting resources and time. Recruiting patients from a large integrated health system offers a greater potential pool of participants for enrollment, which can increase the likelihood of successful study completion. OBJECTIVE: This study describes enrollment and retention outcomes for a remote digital health study of an RPM device conducted in collaboration with researchers from the Veterans Health Administration (VA). The VA is the largest integrated health system in the United States, with 9 million enrollees who are, as a group, older and with more medical and mental health comorbidities than the civilian population. METHODS: We aimed to enroll 200 VA patients for a clinical study of a cellular-enabled, handheld, multisensor device that captures multiple health parameters and transmits data to a cloud-based dashboard for viewing by clinicians. Eligible patients were hospitalized with COVID-19 within 3-6 months before enrollment and had one of 6 pre-existing medical comorbidities. Potentially eligible patients were identified using the VA Corporate Data Warehouse. Every 3 weeks, up to 1000 potentially eligible patients were mailed a recruitment letter. All study tasks, including obtaining informed consent, device training and troubleshooting, and handling study-related questions, were completed online and by telephone. Device and survey data were combined with VA clinical and utilization data to develop a predictive algorithm for clinical decompensation. The geographic distribution of enrolled patients was mapped by county. Demographic and health characteristics of nonenrolled versus enrolled, and of completers versus noncompleters were compared using t tests and chi-square tests as appropriate. Reasons for noncompletion were summed. Multivariate logistic regression was used to evaluate variables associated with enrolling versus nonenrolling, and completing versus noncompleting. RESULTS: Of the 7714 who were mailed a study invitation, 560 were screened. Of the screened patients, 203 were enrolled (2.9% enrollment yield) and 166 completed the study (82% retention rate). Enrolled patients were broadly distributed across the United States. Among those enrolled, completers and noncompleters were similar except for a slightly higher proportion of patients with hypertension among completers. The most common reason for noncompletion of the study was that participants were unable to be contacted for study tasks. CONCLUSIONS: Remote digital health studies are increasingly common, but inadequate enrollment often results in failed studies. Recruiting patients through the VA enables access to a very large population of potentially eligible patients and can help ensure that clinical trials reach targets for enrollment and completion. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05713266; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05713266.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,341
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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