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Manz ML nudges (long-term)

Long-term Effect of Machine Learning-Triggered Behavioral Nudges on Serious Illness Conversations and End-of-Life Outcomes Among Patients With Cancer

Patient / Population Intervention / Exposition Comparaison Critère de jugement

Chez 20 506 patients atteints de cancer, des incitations comportementales déclenchées par apprentissage automatique pendant 40 semaines ont augmenté les conversations sur la maladie grave et réduit le traitement systémique en fin de vie par rapport à la prise en charge habituelle.

N
20 506patients
Schéma
RCT en grappes stepped-wedge, analyse prédéfinie à 40 semaines, 9 cliniques d'oncologie
Critère
Taux de conversations sur la maladie grave pour l'ensemble des consultations et celles à haut risque ; critères secondaires de fin de vie chez les patients décédés
Pertinence
2Important — l’un des piliers parmi d’autres.
RésultatSIC dans les consultations à haut risque 13,5 % vs. 3,4 % (non ajusté) ; tous patients aOR 2,09 (IC à 95 % 1,53–2,87 ; p<0,001). Traitement systémique en fin de vie 7,5 % vs. 10,4 % (aOR 0,25, IC à 95 % 0,11–0,57 ; p=0,001) ; aucun effet sur l'admission en hospice ou sa durée, le décès hospitalier ou le recours à la réanimation en fin de vie.
Manz CR, et al. JAMA Oncol. 2023;9(3):414-418. 10.1001/jamaoncol.2022.6303
Discussion et critique

Étend l'essai stepped-wedge de 2020 (Manz ML nudges (SIC)) à 40 semaines et à ce qui compte en fin de vie : le gain de conversations a persisté et le traitement systémique à l'approche du décès a diminué — un critère de fin de vie au niveau du patient, pas seulement une mesure de processus. Les critères d'hospice, de réanimation et de décès hospitalier étaient inchangés, seuls 1.417 patients (6,9 %) étaient décédés à la fin du suivi, et le cadre d'un seul système limite la généralisabilité.