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Enregistrement W2587025188 · doi:10.2196/resprot.6352

Self-Management Support Program for Patients With Cardiovascular Diseases: User-Centered Development of the Tailored, Web-Based Program Vascular View

2017· article· en· W2587025188 sur OpenAlexvenueno aff
Saskia Puijk‐Hekman, Betsie G.I. van Gaal, S.J.H. Bredie, Maria W. G. Nijhuis–van der Sanden, Sandra van Dulmen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)DiseaseSelf-managementDisease managementPhysical therapyGerontologyMedical educationComputer scienceNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In addition to medical intervention and counseling, patients with cardiovascular disease (CVD) need to manage their disease and its consequences by themselves in daily life. OBJECTIVE: The aim of this paper is to describe the development of "Vascular View," a comprehensive, multi-component, tailored, Web-based, self-management support program for patients with CVD, and how this program will be tested in an early randomized controlled trial (RCT). METHODS: The Vascular View program was systematically developed in collaboration with an expert group of 6 patients, and separately with a group of 6 health professionals (medical, nursing, and allied health care professionals), according to the following steps of the intervention mapping (IM) framework: (1) conducting a needs assessment; (2) creating matrices of change objectives; (3) selecting theory-based intervention methods and practical applications; (4) organizing methods and applications into an intervention program; (5) planning the adaption, implementation, and sustainability of the program, and (6) generating an evaluation plan. RESULTS: The needs assessment (Step 1) identified 9 general health problems and 8 determinants (knowledge, awareness, attitude, self-efficacy, subjective norm, intention, risk perception, and habits) of self-managing CVD. By defining performance and change objectives (Step 2), 6 topics were distinguished and incorporated into the courses included in Vascular View (Steps 3 and 4): (1) Coping With CVD and its Consequences; (2) Setting Boundaries in Daily Life; (3) Lifestyle (general and tobacco and harmful alcohol use); (4) Healthy Nutrition; (5) Being Physically Active in a Healthy Way; and (6) Interaction With Health Professionals. These courses were based on behavioral change techniques (BCTs) (eg, self-monitoring of behavior, modeling, re-evaluation of outcomes), which were incorporated in the courses through general written information: quotes from and videos of patients with CVD as role models and personalized feedback, diaries, and exercises. The adoption and implementation plan (Step 5) was set up in collaboration with the members of the two expert groups and consisted of a written and digital instruction manual, a flyer, bimonthly newsletters, and reminders by email and telephone to (re-)visit the program. The potential effectiveness of Vascular View will be evaluated (Step 6) in an early RCT to gain insight into relevant outcome variables and related effect sizes, and a process evaluation to identify intervention fidelity, potential working mechanisms, user statistics, and/or satisfaction. CONCLUSION: A comprehensive, multi-component, tailored, Web-based, self-management support program and an early RCT were developed in order to empower patients to self-manage their CVD. TRIAL REGISTRATION: Nederlands Trial Register NTR5412; http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=5412 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6jeUFVj40).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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