Digital health intervention to <i>opt</i> imise <i>h</i> eart <i>f</i> ailure management after hospital discharge in Brazil (OPT-HF): a randomised clinical trial protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Guideline-directed medical therapy (GDMT) for heart failure (HF) reduces adverse events, but is underused. Global barriers to GDMT optimisation include low frequency of visits, clinician inertia and poor patient knowledge, which may be mitigated by digital health interventions (DHI). In Brazil, low digital literacy and reduced access to technology may compromise these potential DHI’s beneficial effects. Our objective is to develop and test the effectiveness of a DHI to optimise GDMT in patients recently hospitalised for HF in the Brazilian public health system ( Sistema Único de Saúde (SUS)). Methods and analysis This is a randomised, controlled, multicentre, parallel-group, clinical trial in which 154 patients being discharged from an HF-related hospitalisation will be randomised. Inclusion criteria are ≥18 years of age, reduced ejection fraction HF (EF<50%) and medication optimisation gaps (at least one GDMT class not started or two among those with prescribed dosage≤50% of the target dose). All participants will receive a written booklet and SUS usual care. Randomisation will be stratified by site. The intervention includes a mobile application (app) to engage patients, developed through a human-centred design. The app’s main features are a check-in page for daily collection of participants’ health status, vital signs and weight; a remote educational programme; a chat function during working hours and longitudinal graphical representations of participants’ data. The participants’ data will be managed daily by a nurse, linked to a cardiologist for teleconsultations. Predefined clinical decision trees will guide actions, including alarm signs and GDMT optimisation. The primary outcome will be changes in GDMT from baseline to end of follow-up in 90 days. Secondary outcomes will include all-cause readmission, HF-related rehospitalisation, change in health status and HF knowledge, and implementation outcomes based on the RE-AIM framework. The analysis of outcomes will follow the intention-to-treat principle. Ethics and dissemination This study was approved by the Universidade Federal de Minas Gerais. Recruitment started in November 2023, and patients involved will sign an informed consent form. Results will be presented at scientific meetings and published in scientific journals in 2025, and will be disclosed in social media and presented to public health stakeholders. Trial registration number Universal Trial Number U1111-1295-1864 Brazilian Clinical Trials Registry ( https://ensaiosclinicos.gov.br/rg/RBR-10vpf9bm ).
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,005 |
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 ».