Randomized trial of an internet-based computer-tailored expert system for physical activity in patients with heart disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CardioFit Internet-based expert system was designed to promote physical activity in patients with coronary heart disease (CHD) who were not participating in cardiac rehabilitation. DESIGN: This randomized controlled trial compared CardioFit to usual care to assess its effects on physical activity following hospitalization for acute coronary syndromes. METHODS: A total of 223 participants were recruited at the University of Ottawa Heart Institute or London Health Sciences Centre and randomly assigned to either CardioFit (n = 115) or usual care (n = 108). The CardioFit group received a personally tailored physical-activity plan upon discharge from the hospital and access to a secure website for activity planning and tracking. They completed five online tutorials over a 6-month period and were in email contact with an exercise specialist. Usual care consisted of physical activity guidance from an attending cardiologist. Physical activity was measured by pedometer and self-reported over a 7-day period, 6 and 12 months after randomization. RESULTS: The CardioFit Internet-based physical activity expert system significantly increased objectively measured (p = 0.023) and self-reported physical activity (p = 0.047) compared to usual care. Emotional (p = 0.038) and physical (p = 0.031) dimensions of heart disease health-related quality of life were also higher with CardioFit compared to usual care. CONCLUSIONS: Patients with CHD using an Internet-based activity prescription with online coaching were more physically active at follow up than those receiving usual care. Use of the CardioFit program could extend the reach of rehabilitation and secondary-prevention services.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».