Comparing a Guideline-Based Mobile Health Intervention Versus Usual Care for High-Risk Adolescents With Asthma: Protocol of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) technology has the ability to integrate personalized health management into patients' daily routines. In prior investigations of mHealth apps for asthma, patient satisfaction and acceptability have been high. However, rigorous randomized controlled trials (RCTs) examining their effectiveness are sparse; the majority of mHealth asthma apps lack personalization and real-time feedback and fail to include at-risk pediatric populations, and many previous studies are not randomized. OBJECTIVE: This full-scale RCT will examine the effectiveness of the Pulmonary Education and Asthma Knowledge Mobile Asthma Action Plan (PEAKmAAP), an interactive mHealth asthma action plan (mAAP) smartphone app, among adolescents compared to enhanced usual care (eUC). The study has 3 aims: (1) examine the effectiveness of PEAKmAAP in reducing asthma morbidity, as measured by the Asthma Control Test (ACT) score, health care use, medication use, and lung function; (2) examine the effectiveness of PEAKmAAP in asthma self-efficacy and medication adherence; and (3) examine the impact of sharing PEAKmAAP-generated data with the primary care provider (PCP) for a subset of enrolled subjects. We hypothesize that the PEAKmAAP groups will experience reduced asthma morbidity compared to the eUC group. Furthermore, we hypothesize that PCP data sharing is expected to enhance PCP prescribing patterns and that more adolescents in the Pulmonary Education and Asthma Knowledge Mobile Asthma Action Plan with data sharing (PEAKmAAP-DS) group will have sustained controlled at follow-up visits compared to PEAKmAAP alone or eUC. METHODS: Using a 3-arm RCT lasting 12 months, we will assess the effectiveness of PEAKmAAP in reducing morbidity among 432 adolescents (age 12-20 years). The study population includes adolescents with uncontrolled symptoms who receive primary care at the Arkansas Children's Hospital (ACH) or asthma care at ACH specialty clinics. At baseline, participants are randomly assigned to 1 of 3 groups: (1) PEAKmAAP group, (2) PEAKmAAP-DS group, and (3) eUC group using a smartphone app with daily non-asthma-related notifications. Study procedures will include baseline, 3-month, and 12-month in-person visits and telephone visits at 6 and 9 months. In-person visits will measure the ACT score, lung function, and self-efficacy; telephone visits will measure the ACT score. Participants will complete monthly online surveys to assess health care use and medication use. RESULTS: Recruitment and data collection began in March 2019, and data collection concluded in May 2024. Full data analysis began in December 2024. CONCLUSIONS: This RCT aims to examine the effectiveness of a mAAP with real-time feedback and PCP data sharing. The study addresses existing gaps in knowledge regarding implementation of a mAAP for high-risk adolescents and has the potential to serve as a model for other populations at high risk for asthma. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03842033; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03842033. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/69903.
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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 | 0,041 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,010 |
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 ».