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Enregistrement W4412487921 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.21438

A Digital Asthma Self-Management Program for Adults

2025· article· en· W4412487921 sur OpenAlexaff
Jordan Silberman, Siavash Sarlati, Bronwyn Harris, Hanson Lenyoun, Manpreet Kaur, Warris Bokhari, Homer A. Boushey, Asha Chesnutt, Kelly Sitts, Peter C. Zhu, Vincent J. Willey, Emmanuel Fuentes, Matthew LeKrey, Beverly Alger, Guido Muscioni, Matt T. Bianchi, Daniela A. Bota, Thomas Taylor, Michael F. Evans, Alpesh Amin, C. Montanari, James D. Perry, Christian Vian, Mithun Patel, Will Poe, Richard A. Lee

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaMedicaidRandomized controlled trialPhysical therapySelf-managementSubgroup analysisFamily medicineHealth careInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Digital health technologies may improve asthma self-management, but evidence is limited in this area. Objective: To investigate the effect of a digital asthma self-management (DASM) program on asthma symptoms in adults. Design, Setting, and Participants: Patient-reported outcome results were reported from a randomized, pragmatic, parallel-arm, open-label, decentralized clinical trial. Adults with asthma were recruited via email, enrolled from October 29, 2020, through November 4, 2021, and were randomized to DASM or usual care (control). Participants completed study activities outside a clinical setting. Data were analyzed between October 13, 2023, and November 29, 2024. Intervention: The app-based DASM program provided tailored notifications, symptom logging, wearable device integration, and other tools. Main Outcomes and Measures: Change in the Asthma Control Test (ACT) was a primary outcome. The ACT is a validated measure of asthma control. Secondary outcomes included engagement and self-reported medication adherence. Results: Nine hundred and one participants were enrolled, with data available for 899 (639 [71.1%] female; mean [SD] age, 36.6 [10.5] years). For subgroup analyses, 195 participants (21.7%) were African American; 125 (13.9%), Hispanic or Latino; 680 (75.6%), commercially insured; and 219 (24.4%), Medicaid insured. Prespecified analyses of participants with uncontrolled asthma at baseline (n = 550) showed improvements after 12 months by 4.6 (95% CI, 4.1-5.2) ACT points among DASM participants (P < .001) and 1.8 (95% CI, 1.3-2.4) ACT points among controls (P < .001) (adjusted difference, 2.8 [95% CI, 2.0-3.6] points; P < .001). Race moderated this effect. At 12 months, the difference between arms in ACT change favored DASM over control by 1.0 (95% CI, -0.7 to 2.7) points (P = .26) for African American participants and 3.3 (95% CI, 2.4-4.2) points (P < .001) for participants not endorsing African American race (adjusted difference, -2.3 [95% CI, -4.2 to -0.4] points; P = .02 for interaction). Moderation was not observed by insurance (Medicaid vs commercial; adjusted difference, 1.0 [95% CI, -0.8 to 2.8] points; P = .18 for interaction) or ethnicity (Hispanic or Latino vs non-Hispanic; adjusted difference, 1.0 [95% CI, -1.3 to 3.3] points; P = .70 for interaction). Conclusions and Relevance: In this randomized clinical trial of DASM, improved asthma control was observed relative to usual care. Program adaptations may be appropriate to confer benefit throughout diverse populations. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04609644.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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