Improving medication adherence in stroke patients through Short Text Messages (SMS4Stroke)-study protocol for a randomized, controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Stroke is a major cause of morbidity and mortality, especially in low and middle income countries. Medical management is the mainstay of therapy to prevent recurrence of stroke. Current estimates are that only 1 in 6 patients have perfect adherence to medication schedules. Using SMS (Short Messaging Service) as reminders to take medicines have been used previously for diseases such as diabetes and HIV with moderate success. We aim to explore the effectiveness and acceptability of SMS in increasing adherence to medications in patients with stroke. Methods This will be a randomized, controlled, assessor blinded single center superiority trial. Adult participants with access to a cell phone and a history of stroke longer than 1 month on multiple risk modifying medications will be selected from Neurology and Stroke Clinic. They will be randomized into two parallel groups in a 1:1 ratio via block technique with one group receiving the standard of care as per institutional guidelines while the parallel group receiving SMS reminders for each dose of medicine in addition to the standard of care. In addition intervention group will receive messages for lifestyle changes, medication information, risk factors and motivation for medication adherence. These will bemodeled on Social Cognitive Theory and Health Belief Model and will be categorized by Michies Taxonomy of Behavioral Change Communication. Patient compliance to medicines will be measured at baseline and then after 2 months in each group by using the Morisky Medication Adherence Scale. The change in compliance to medication regimen after the intervention and the difference between the two groups will be used to determine the effectiveness of SMS reminders as a tool to increase medication compliance. The acceptability of the SMS will be determined by a tool designed for this study whose attributes are based Rogers Diffusion of innovation theory. A sample size of 86 participants in each arm will be sufficient to detect a difference of 1 point on the MMAS with a power of 90 % and significance level of 5 % between the two groups; using an attrition rate of 15 %, 200 participants in all will be randomized. Discussion The SMS for Stroke Study will provide evidence for feasibility and effectiveness of SMS in improving post stroke medication adherence in an LMIC setting. Trial registration https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01986023 11 /11/2013
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 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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,013 |
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 ».