A lifestyle intervention supported by mobile health technologies to improve the cardiometabolic risk profile of individuals at risk for cardiovascular disease and type 2 diabetes: study rationale and protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic syndrome is a cluster of cardiovascular risk factors that greatly increase the risk of developing cardiovascular disease and type 2 diabetes. Regular exercise improves the risk profile, but most people do not successfully change their exercise habits to beneficially reduce risk. Tailored exercise prescribed by a family physician has shown promise as a means to increase fitness and reduce cardiometabolic risk, but optimal implementation practices remain unknown. Mobile health technologies have proved to be a beneficial tool to achieve blood pressure and blood glucose control in patients with diabetes. These technologies may address the limited access to health interventions in rural and remote regions. However, the potential as a tool to support exercise-based prevention activities is not well understood. This study was undertaken to investigate the effects of a tailored exercise prescription alone or supported by mobile health technologies to improve metabolic syndrome and related cardiometabolic risk factors in rural community-dwelling adults at risk for cardiovascular disease and type 2 diabetes. METHODS/DESIGN: Adults (n = 149) with at least two metabolic syndrome risk factors were recruited from rural communities and randomized to either: 1) an intervention group receiving an exercise prescription and devices for monitoring of risk factors with a smartphone data portal equipped with a mobile health application; or 2) an active control group receiving only an exercise prescription. All participants reported to the research centre at baseline, and at 12-, 24- and 52-week follow-up visits for measurement of anthropometrics and blood pressure and for a blood draw to test blood-borne markers of cardiometabolic health. Vascular and autonomic function were examined. Fitness was assessed and exercise prescribed according to the Step Test and Exercise Prescription protocol. DISCUSSION: This study tested the effects of a prescriptive exercise intervention alone, versus one supported by mobile health technology on cardiometabolic risk factors. The intervention was designed to be translated into clinical or community-based programming. Results will contribute to the current literature by investigating the utility of mobile health technology support for exercise prescription interventions to improve cardiometabolic risk status and maintain improvements over time; particularly in rural communities. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: NCT01944124.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».