The SmartNTx-study: a prospective, randomized controlled trial to investigate additional interventional telemedical management versus standard aftercare in kidney transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
Background Regular follow-up care after kidney transplantation is performed in transplant centers together with local nephrologist practices in Germany. Patients after kidney transplantation have to fulfill many tasks and manage their disease, follow a complex therapeutic regimen, communicate with the transplant center and home nephrologists, and coordinate doctor appointments. It has been shown that mHealth solutions such as mobile phone applications (apps) can support patients in their self-management. However, stand-alone apps have limitations and ideally, the mHealth solutions are embedded in a holistic treatment approach, including healthcare professionals. Methods We will conduct a 1-year, prospective, randomized, 2-armed, parallel group multicenter trial in three German Kidney Transplant Centers (KTCs) to demonstrate that additional and continuous interventional telemedical management will improve health after kidney transplantation in patients of all ages. Therefore, a composite endpoint of seven key outcome variables [fewer hospitalizations, shorter length of hospitalization, less development of de novo donor-specific antibody (DSA), better medication adherence, lower tacrolimus intra-patient variability, better blood pressure control, and better renal function after kidney transplantation]was defined. All the patients will receive the same routine post-transplant aftercare. The patients in the interventional arm will receive additional predefined telemedical management, including regular telemedicine visits and automatic bidirectional data transfer (e.g., vital signs, wellbeing, medication plan, and laboratory data together with a chat option) between the patient at home and the KTC through a certified smartphone app. If necessary, a home nephrologist can be included in the automatic data transfer. In the interventional arm, the iBox score will be used to better detect patients at risk for early graft failure and drug-drug interactions will be regularly checked with certified software. Discussion The study aims to prolong patient and graft survival through additional telemedical services in order to reduce avoidable hospitalizations, improve treatment of co-morbidities, and improve adherence through patient empowerment, which should result in lower health care costs, and better quality of life of patients after kidney transplantation. Clinical Trial Registration ClinicalTrials.gov , identifier NCT05897047.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | medium |
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».