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Enregistrement W4411116852 · doi:10.1016/j.cjcpc.2025.06.001

A Cluster Randomized Trial of an mHealth Intervention for Adolescents With Congenital Heart Disease: Rationale and Design of the READYorNot CHD Study

2025· article· en· W4411116852 sur OpenAlexafffund
Andrew S. Mackie, Adrienne H. Kovacs, Daniella San Martin-Feeney, Alicia Via-Dufresne Ley, Brian W. McCrindle, Kevin C. Harris, Anne Fournier, Alyssa Chappell, Jody Gingrich, Gina Dimitropoulos, Brooke Allemang, Navreet Gill, Sandra Aiello, Martha Rolland, Sunita O’Shea, Lea Legge, Jennifer A. Collins, Susan Casey, Fabiola Breault, Frederique Provencher, Rebecca Balmir, Rocio Gutierrez Rojas, Maryna Yaskina, Scott Klarenbach, Jennifer Zwicker, James M. Brophy, Roberta L. Woodgate, Ariane Marelli

Notice bibliographique

RevueCJC Pediatric and Congenital Heart Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteMcGill UniversityUniversity of CalgaryCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineBC Children's HospitalStollery Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of ManitobaMontreal Heart InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitut canadien d'information sur la santéCanadian Institutes of Health ResearchChildren's Hospital FoundationStollery Children’s Hospital FoundationAlberta InnovatesWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésmHealthCluster (spacecraft)Intervention (counseling)Randomized controlled trialHeart diseaseMedicineCluster randomised controlled trialPhysical therapyPediatricsInternal medicineNursingPsychological interventionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The population of adolescents with congenital heart disease (CHD) is growing exponentially and requires transition preparation for adult-oriented health care. Nurse-led transition programs are effective in improving CHD knowledge and self-management skills. However, many clinical programs lack the human resources needed to provide transition services. Mobile health applications have the potential to prepare transition-age youth for entering adult health care. However, there are no outcome data on the impact and effectiveness of CHD transition applications. Accordingly, in partnership with a Youth Advisory Council, we developed the MyREADY Transition CHD App (the App) designed to enhance youth CHD knowledge and self-management skills. The READYorNot CHD study is a multicenter, cluster randomized noninferiority clinical trial that is evaluating the efficacy of the App plus limited nurse teaching (intervention), vs comprehensive nurse-only teaching (control) for 16- to 17-year-olds with moderate or complex CHD. Participants are being enrolled in clusters based on week of attendance in the pediatric cardiology clinic, with a 1:1 allocation between intervention vs control and target recruitment of 204 participants. The primary outcome is the change in Transition Readiness Assessment Questionnaire score from baseline to 18 months. Secondary outcomes are change in CHD knowledge score, self-efficacy, and time to first adult CHD appointment. Semistructured interviews will provide additional insights into the advantages and disadvantages of the App vs nurse-only teaching. This study will inform patients, pediatric cardiology programs, and policy makers in judging whether this mobile health intervention warrants widespread availability in clinical settings to improve transition outcomes of adolescents with CHD. Clinical Trial Registration: NCT04463446.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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