Development of Motivate4Change Using the Intervention Mapping Protocol: An Interactive Technology Physical Activity and Medication Adherence Promotion Program for Hospitalized Heart Failure Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is important that heart failure (HF) patients adhere to their medication regimen and engage in physical activity. Evidence shows that adherence to these HF self-management behaviors can be improved with appropriate interventions. OBJECTIVE: To further promote medication adherence and physical activity among HF patients, we developed an intervention for hospitalized HF patients. METHODS: The intervention mapping protocol was applied in the development of the intervention. This entailed performing a needs assessment, defining change objectives, selecting determinants and strategies, and developing the materials. RESULTS: The resulting intervention, Motivate4Change, makes use of interactive technology and provides HF patients with personalized feedback and advice. Specific change objectives were defined. The relevant behavioral determinants for the physical activity program were practical knowledge on physical activity performance and self-efficacy for, and perceived benefits of, physical activity. For medication-taking, the selected determinants were practical knowledge on medication-taking, perceived barriers to medication-taking, beliefs about the necessity and harm regarding the medication prescribed, and beliefs about overprescribing and harm of medication in general. The change objectives and behavior change determinants were translated in feedback and advice strategies in an interactive technology program that included tailored feedback and advice, and role models in videos in which the behaviors and overcoming barriers were demonstrated. Relevant stakeholders were involved in the interventions development process. The intervention was pretested among HF patients and adjustments were made accordingly. CONCLUSIONS: The interactive technology physical activity and medication adherence promotion program for hospitalized HF patients was systematically developed using the intervention mapping protocol and was based on the available theory and evidence regarding HF self-management behavior change. The intervention's efficacy is yet to be determined in evaluation research.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».