A Multimodal mHealth Intervention (FeatForward) to Improve Physical Activity Behavior in Patients with High Cardiometabolic Risk Factors: Rationale and Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical inactivity is one of the leading risk factors contributing to the rising rates of chronic diseases and has been associated with deleterious health outcomes in patients with chronic disease conditions. We developed a mobile phone app, FeatForward, to increase the level of physical activity in patients with cardiometabolic risk (CMR) factors. This intervention is expected to result in an overall improvement in patient health outcomes. OBJECTIVE: The objective of this study is to evaluate the effect of a mobile phone-based app, FeatForward, on physical activity levels and other CMR factors in patients with chronic conditions. METHODS: The study will be implemented as a 2-arm randomized controlled trial with 300 adult patients with chronic conditions over a 6-month follow-up period. Participants will be assigned to either the intervention group receiving the FeatForward app and standard care versus a control group who will receive only usual care. The difference in physical activity levels between the control group and intervention group will be measured as the primary outcome. We will also evaluate the effect of this intervention on secondary measures including clinical outcome changes in global CMR factors (glycated hemoglobin, fasting blood glucose, blood pressure, waist circumference, Serum lipids, C-reactive protein), health-related quality of life, health care usage, including attendance of scheduled clinic visits and hospitalizations, usability, and satisfaction, participant engagement with the FeatForward app, physician engagement with physician portal, and willingness to engage in physical activity. Instruments that will be used in evaluating secondary outcomes include the Short-Form (SF)-12, app usability and satisfaction questionnaires, physician satisfaction questionnaire. The intention-to-treat approach will be used to evaluate outcomes. All outcomes will be measured longitudinally at baseline, midpoint (3 months), and 6 months. Our primary outcome, physical activity, will be assessed by mixed-model analysis of variance with intervention assignment as between-group factor and time as within-subject factor. A similar approach will be used to analyze continuous secondary outcomes while categorical outcomes will be analyzed by chi-square test. RESULTS: The study is still in progress and we hope to have the results by the end of 2016. CONCLUSIONS: The mobile phone-based app, FeatForward, could lead to significant improvements in physical activity and other CMR factors in patients.
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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 | 0,040 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,031 | 0,006 |
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 ».