MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4411122278 · doi:10.1161/circulationaha.125.075403

A Nationwide Factorial Randomized Trial of Electronic Nudges to Patients With Chronic Kidney Disease and Their General Practices for Increasing Guideline-Directed Medical Therapy: The NUDGE-CKD Trial

2025· article· en· W4411122278 sur OpenAlexaff
Kristoffer Grundtvig Skaarup, Niklas Dyrby Johansen, Lisbet Brandi, Morten Lindhardt, Jesper Nørgaard Bech, My Svensson, Tilde Kristensen, Anne Daugaard Thuesen, Jan Kampmann, Mads Hornum, Birgitte Ørts, Daniel Modin, Mats Christian Højbjerg Lassen, Kira Hyldekær Janstrup, Brian Claggett, Muthiah Vaduganathan, Ankeet S. Bhatt, Harriette G.C. Van Spall, Jens‐Ulrik Stæhr Jensen, Faı̈ez Zannad, Scott D. Solomon, Anne Møller, Rikke Borg, Henrik Birn, Ditte Hansen, Tor Biering‐Sørensen

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialKidney diseaseRandomizationGuidelineMedical prescriptionPhysical therapyClinical endpointIntervention (counseling)Family medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many individuals with chronic kidney disease (CKD) face a considerable but modifiable risk of cardiovascular and renal outcomes because of suboptimal implementation of guideline-directed medical therapy (GDMT). We investigated whether electronic letter–based nudges delivered to individuals with CKD and their general practices could increase GDMT uptake. METHODS: This was a nationwide 2×2 factorial implementation trial with randomization at the patient and general practice level and analyzed at the patient level. All Danish adults with a hospital diagnosis of CKD and access to the official Danish electronic letter system were individually randomized at a 1:1 ratio to usual care (no letter) or to receive an electronic letter–based nudge on GDMT for CKD; general practitioners of individuals with CKD were independently randomized (1:1) to receive no letter or an electronic informational letter on GDMT. Intervention letters were delivered on August 19, 2024. Data were collected through the Danish administrative health registries. The primary end point was a filled prescription of a renin-angiotensin system inhibitor or a sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor within 6 months of intervention delivery. RESULTS: A total of 22 617 patients with CKD were randomized to the patient-level intervention, with 11 223 allocated to receive the electronic nudge letter and 11 394 to usual care. Separately, 1540 general practices caring for 28 069 patients with CKD were randomized to the provider-level intervention, with 774 practices (13 959 patients) allocated to the intervention and 766 practices (14 110 patients) to usual care. During follow-up, 7303 (65.1%) allocated to the patient-directed nudge had filled a prescription for a renin-angiotensin system inhibitor or sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor compared with 7505 (65.9%) in usual care (difference, −0.79 percentage points [95% CI, −2.03 to 0.45]; P =0.21). Among patients of practices receiving the provider-directed letter, 8921 (63.9%) filled a prescription for a renin-angiotensin system inhibitor or sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor compared with 9086 (64.4%) in the usual care group (difference, −0.49 percentage points [95% CI, −1.64 to 0.66]; P =0.41). No interaction was observed between the two interventions ( P interaction =0.85). CONCLUSIONS: In this nationwide pragmatic, 2×2 factorial implementation trial, electronic letter-based nudges on GDMT delivered to patients with CKD or their general practice did not increase the uptake of a renin-angiotensin system inhibitor or sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor as compared with usual care. REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT06300086.

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)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,379 · 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
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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation→Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→